
# Import relevant libraries

import pandas as pd 
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import plotly.graph_objects as go
import plotly.express as px


pd.set_option('display.max_rows', 500)
pd.set_option('display.max_columns', 500)


df = pd.read_csv('kaggle_survey_2020_responses.csv')
df.shape

C:\Users\ugonn\anaconda3\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py:3165: DtypeWarning: Columns (0) have mixed types.Specify dtype option on import or set low_memory=False.
  has_raised = await self.run_ast_nodes(code_ast.body, cell_name,

(20037, 355)


df.head()


df.dtypes.head()

Time from Start to Finish (seconds)    object
Q1                                     object
Q2                                     object
Q3                                     object
Q4                                     object
dtype: object


df.describe()


# Remove the top row so it does not hinder the EDA later

df1 = df.iloc[1:,:]


df1.head()


# Null values for each column

df1.isnull().sum()

Time from Start to Finish (seconds)        0
Q1                                         0
Q2                                         0
Q3                                         0
Q4                                       467
Q5                                       759
Q6                                       916
Q7_Part_1                               4506
Q7_Part_2                              15759
Q7_Part_3                              12501
Q7_Part_4                              16721
Q7_Part_5                              16209
Q7_Part_6                              16669
Q7_Part_7                              17041
Q7_Part_8                              19774
Q7_Part_9                              19838
Q7_Part_10                             18260
Q7_Part_11                             17819
Q7_Part_12                             19830
Q7_OTHER                               18091
Q8                                      2215
Q9_Part_1                               8825
Q9_Part_2                              16210
Q9_Part_3                              17591
Q9_Part_4                              14163
Q9_Part_5                              14937
Q9_Part_6                              16746
Q9_Part_7                              16904
Q9_Part_8                              17584
Q9_Part_9                              18534
Q9_Part_10                             18432
Q9_Part_11                             19650
Q9_OTHER                               18874
Q10_Part_1                             14044
Q10_Part_2                             13707
Q10_Part_3                             19179
Q10_Part_4                             19856
Q10_Part_5                             17964
Q10_Part_6                             19931
Q10_Part_7                             19190
Q10_Part_8                             19539
Q10_Part_9                             19791
Q10_Part_10                            18818
Q10_Part_11                            18805
Q10_Part_12                            19642
Q10_Part_13                            14754
Q10_OTHER                              19551
Q11                                     3007
Q12_Part_1                             11726
Q12_Part_2                             19076
Q12_Part_3                             12145
Q12_OTHER                              19370
Q13                                     3256
Q14_Part_1                              7694
Q14_Part_2                             11215
Q14_Part_3                             15906
Q14_Part_4                             15916
Q14_Part_5                             18899
Q14_Part_6                             19207
Q14_Part_7                             19803
Q14_Part_8                             19116
Q14_Part_9                             19186
Q14_Part_10                            19440
Q14_Part_11                            18139
Q14_OTHER                              19471
Q15                                     3662
Q16_Part_1                              9786
Q16_Part_2                             13102
Q16_Part_3                             13844
Q16_Part_4                             15847
Q16_Part_5                             19294
Q16_Part_6                             19818
Q16_Part_7                             16101
Q16_Part_8                             18237
Q16_Part_9                             19079
Q16_Part_10                            19504
Q16_Part_11                            19692
Q16_Part_12                            19097
Q16_Part_13                            19552
Q16_Part_14                            19952
Q16_Part_15                            18828
Q16_OTHER                              19665
Q17_Part_1                              9476
Q17_Part_2                             11232
Q17_Part_3                             14902
Q17_Part_4                             16389
Q17_Part_5                             19305
Q17_Part_6                             16672
Q17_Part_7                             14177
Q17_Part_8                             19012
Q17_Part_9                             16568
Q17_Part_10                            18738
Q17_Part_11                            19300
Q17_OTHER                              19626
Q18_Part_1                             17897
Q18_Part_2                             18033
Q18_Part_3                             17957
Q18_Part_4                             16524
Q18_Part_5                             18944
Q18_Part_6                             18883
Q18_OTHER                              19965
Q19_Part_1                             17926
Q19_Part_2                             18522
Q19_Part_3                             19479
Q19_Part_4                             18608
Q19_Part_5                             18989
Q19_OTHER                              19954
Q20                                     8633
Q21                                     8754
Q22                                     8906
Q23_Part_1                             13615
Q23_Part_2                             16716
Q23_Part_3                             16029
Q23_Part_4                             17311
Q23_Part_5                             16917
Q23_Part_6                             17697
Q23_Part_7                             18283
Q23_OTHER                              19514
Q24                                     9307
Q25                                     9466
Q26_A_Part_1                           17230
Q26_A_Part_2                           18331
Q26_A_Part_3                           17750
Q26_A_Part_4                           19595
Q26_A_Part_5                           19750
Q26_A_Part_6                           19867
Q26_A_Part_7                           19844
Q26_A_Part_8                           19788
Q26_A_Part_9                           19921
Q26_A_Part_10                          19960
Q26_A_Part_11                          18199
Q26_A_OTHER                            19791
Q27_A_Part_1                           18385
Q27_A_Part_2                           19087
Q27_A_Part_3                           19421
Q27_A_Part_4                           19180
Q27_A_Part_5                           19531
Q27_A_Part_6                           19574
Q27_A_Part_7                           19021
Q27_A_Part_8                           19385
Q27_A_Part_9                           19689
Q27_A_Part_10                          19415
Q27_A_Part_11                          18954
Q27_A_OTHER                            19937
Q28_A_Part_1                           19424
Q28_A_Part_2                           19845
Q28_A_Part_3                           19813
Q28_A_Part_4                           19494
Q28_A_Part_5                           19730
Q28_A_Part_6                           19314
Q28_A_Part_7                           19803
Q28_A_Part_8                           19650
Q28_A_Part_9                           19590
Q28_A_Part_10                          17463
Q28_A_OTHER                            19935
Q29_A_Part_1                           17548
Q29_A_Part_2                           18361
Q29_A_Part_3                           18860
Q29_A_Part_4                           19080
Q29_A_Part_5                           18772
Q29_A_Part_6                           19763
Q29_A_Part_7                           19766
Q29_A_Part_8                           18478
Q29_A_Part_9                           19571
Q29_A_Part_10                          19602
Q29_A_Part_11                          19593
Q29_A_Part_12                          19727
Q29_A_Part_13                          19626
Q29_A_Part_14                          19367
Q29_A_Part_15                          19607
Q29_A_Part_16                          19793
Q29_A_Part_17                          18542
Q29_A_OTHER                            19682
Q30                                    16523
Q31_A_Part_1                           19864
Q31_A_Part_2                           18388
Q31_A_Part_3                           19408
Q31_A_Part_4                           19915
Q31_A_Part_5                           18202
Q31_A_Part_6                           19766
Q31_A_Part_7                           19964
Q31_A_Part_8                           19718
Q31_A_Part_9                           19980
Q31_A_Part_10                          19951
Q31_A_Part_11                          19876
Q31_A_Part_12                          19975
Q31_A_Part_13                          19866
Q31_A_Part_14                          16971
Q31_A_OTHER                            19691
Q32                                    18538
Q33_A_Part_1                           19382
Q33_A_Part_2                           19510
Q33_A_Part_3                           19221
Q33_A_Part_4                           19812
Q33_A_Part_5                           19355
Q33_A_Part_6                           19454
Q33_A_Part_7                           15357
Q33_A_OTHER                            19904
Q34_A_Part_1                           19675
Q34_A_Part_2                           19874
Q34_A_Part_3                           19889
Q34_A_Part_4                           19885
Q34_A_Part_5                           19916
Q34_A_Part_6                           19619
Q34_A_Part_7                           19454
Q34_A_Part_8                           19749
Q34_A_Part_9                           19992
Q34_A_Part_10                          19925
Q34_A_Part_11                          19393
Q34_A_OTHER                            19875
Q35_A_Part_1                           19887
Q35_A_Part_2                           19665
Q35_A_Part_3                           19966
Q35_A_Part_4                           19979
Q35_A_Part_5                           18711
Q35_A_Part_6                           19970
Q35_A_Part_7                           19949
Q35_A_Part_8                           19825
Q35_A_Part_9                           19962
Q35_A_Part_10                          15304
Q35_A_OTHER                            19805
Q36_Part_1                             19809
Q36_Part_2                             19850
Q36_Part_3                             19944
Q36_Part_4                             16602
Q36_Part_5                             19509
Q36_Part_6                             18158
Q36_Part_7                             18789
Q36_Part_8                             19704
Q36_Part_9                             17719
Q36_OTHER                              19827
Q37_Part_1                             12654
Q37_Part_2                             17538
Q37_Part_3                             15193
Q37_Part_4                             17004
Q37_Part_5                             18978
Q37_Part_6                             17980
Q37_Part_7                             15410
Q37_Part_8                             18419
Q37_Part_9                             18960
Q37_Part_10                            16468
Q37_Part_11                            18730
Q37_OTHER                              18400
Q38                                     6746
Q39_Part_1                             17169
Q39_Part_2                             17359
Q39_Part_3                             17895
Q39_Part_4                             12198
Q39_Part_5                             17763
Q39_Part_6                             13133
Q39_Part_7                             18542
Q39_Part_8                             13668
Q39_Part_9                             17386
Q39_Part_10                            18472
Q39_Part_11                            19349
Q39_OTHER                              19561
Q26_B_Part_1                           14800
Q26_B_Part_2                           16257
Q26_B_Part_3                           14890
Q26_B_Part_4                           18290
Q26_B_Part_5                           18976
Q26_B_Part_6                           19457
Q26_B_Part_7                           19555
Q26_B_Part_8                           19622
Q26_B_Part_9                           19612
Q26_B_Part_10                          19732
Q26_B_Part_11                          18712
Q26_B_OTHER                            19873
Q27_B_Part_1                           17660
Q27_B_Part_2                           17537
Q27_B_Part_3                           18352
Q27_B_Part_4                           17548
Q27_B_Part_5                           18195
Q27_B_Part_6                           18253
Q27_B_Part_7                           16784
Q27_B_Part_8                           17386
Q27_B_Part_9                           18064
Q27_B_Part_10                          17574
Q27_B_Part_11                          19121
Q27_B_OTHER                            19935
Q28_B_Part_1                           18334
Q28_B_Part_2                           18393
Q28_B_Part_3                           18637
Q28_B_Part_4                           17596
Q28_B_Part_5                           18643
Q28_B_Part_6                           16654
Q28_B_Part_7                           17993
Q28_B_Part_8                           17279
Q28_B_Part_9                           17198
Q28_B_Part_10                          18814
Q28_B_OTHER                            19948
Q29_B_Part_1                           15935
Q29_B_Part_2                           17900
Q29_B_Part_3                           17934
Q29_B_Part_4                           18526
Q29_B_Part_5                           16972
Q29_B_Part_6                           19339
Q29_B_Part_7                           19290
Q29_B_Part_8                           18072
Q29_B_Part_9                           19186
Q29_B_Part_10                          18877
Q29_B_Part_11                          19169
Q29_B_Part_12                          19344
Q29_B_Part_13                          18964
Q29_B_Part_14                          18182
Q29_B_Part_15                          18011
Q29_B_Part_16                          18950
Q29_B_Part_17                          18758
Q29_B_OTHER                            19866
Q31_B_Part_1                           16893
Q31_B_Part_2                           19130
Q31_B_Part_3                           17447
Q31_B_Part_4                           19750
Q31_B_Part_5                           16294
Q31_B_Part_6                           19217
Q31_B_Part_7                           19480
Q31_B_Part_8                           19459
Q31_B_Part_9                           19855
Q31_B_Part_10                          19855
Q31_B_Part_11                          19693
Q31_B_Part_12                          19833
Q31_B_Part_13                          19030
Q31_B_Part_14                          17921
Q31_B_OTHER                            19856
Q33_B_Part_1                           17608
Q33_B_Part_2                           17496
Q33_B_Part_3                           16762
Q33_B_Part_4                           18526
Q33_B_Part_5                           17639
Q33_B_Part_6                           16875
Q33_B_Part_7                           17928
Q33_B_OTHER                            19848
Q34_B_Part_1                           17557
Q34_B_Part_2                           19177
Q34_B_Part_3                           19235
Q34_B_Part_4                           19203
Q34_B_Part_5                           19590
Q34_B_Part_6                           17652
Q34_B_Part_7                           17284
Q34_B_Part_8                           18688
Q34_B_Part_9                           19721
Q34_B_Part_10                          19329
Q34_B_Part_11                          19232
Q34_B_OTHER                            19843
Q35_B_Part_1                           19101
Q35_B_Part_2                           18859
Q35_B_Part_3                           19542
Q35_B_Part_4                           19606
Q35_B_Part_5                           16837
Q35_B_Part_6                           19479
Q35_B_Part_7                           19556
Q35_B_Part_8                           19190
Q35_B_Part_9                           19517
Q35_B_Part_10                          16954
Q35_B_OTHER                            19785
dtype: int64


# Create a dictionary for questions 

Questions = {}

# Create list of questions 
# Not very efficient, but keeps things ordered

qnums = list(dict.fromkeys([i.split('_')[0] for i in df1.columns]))
qnums

['Time from Start to Finish (seconds)',
 'Q1',
 'Q2',
 'Q3',
 'Q4',
 'Q5',
 'Q6',
 'Q7',
 'Q8',
 'Q9',
 'Q10',
 'Q11',
 'Q12',
 'Q13',
 'Q14',
 'Q15',
 'Q16',
 'Q17',
 'Q18',
 'Q19',
 'Q20',
 'Q21',
 'Q22',
 'Q23',
 'Q24',
 'Q25',
 'Q26',
 'Q27',
 'Q28',
 'Q29',
 'Q30',
 'Q31',
 'Q32',
 'Q33',
 'Q34',
 'Q35',
 'Q36',
 'Q37',
 'Q38',
 'Q39']


# Add data for each question to key value pairs in dictionary

for question in qnums:
    if question in ['Q1','Q2','Q3']: # Since we are using .startswith() below this prevents all questions that start with the values in the list (i.e. Q10, Q11, Q22, e.t.c)
        Questions[question] = df1[question] #[1,2,3] from going in the key value pair (Example in vid)
    else:
        Questions[question] = df1[[col for col in df1.columns if col.startswith(question)]]


# Q1 histogram using px 

fig = px.histogram(df1, x = 'Q1', title='Histogram showing the distribution of people by age group', labels={'Q1': 'Age group'})
fig.show()


# Heatmap using px for Q1 & Q6
fig = px.density_heatmap(df1, x='Q1', y='Q6', category_orders={'Q1':['18-21','22-24','25-29','30-34','35-39','40-44','45-49','50-54','55-59','60-69','70+'],'Q6':['I have never written code','< 1 years','1-2 years','3-5 years','5-10 years','10-20 years','20+ years']},
                         title='Heatmap of Coding experience vs Age group', labels={'Q1': 'Age group', 'Q6': 'Coding Experience'})
fig.show()


Questions['Q7']


# Q7 example for use with plotly.graph_objects.

Questions['Q7'].columns = list(Questions['Q7'].mode().iloc[0,:])

q7 = Questions['Q7'].count().reset_index()
q7.columns = ['language','Count']
q7 = q7.sort_values('Count', ascending = False)

fig = go.Figure([go.Bar(x = q7.language, y = q7.Count)])

# Customize aspect
fig.update_traces(marker_color='purple',
                  marker_line_width=1.5, opacity=0.8)

fig.update_layout(title_text='Number of people that have used each programming language')

fig.show()


# Create dictionary with role / data key value pairs

Roles = {}
for role in df1.Q5.unique():
    Roles[role] = df1[df1.Q5 ==role]


Roles.keys()

dict_keys(['Student', 'Data Engineer', 'Software Engineer', 'Data Scientist', 'Data Analyst', 'Research Scientist', 'Other', 'Currently not employed', 'Statistician', 'Product/Project Manager', 'Machine Learning Engineer', nan, 'Business Analyst', 'DBA/Database Engineer'])


Roles['Student'].head()


# All education graph

edu = df1.Q4.value_counts()
edu

Master’s degree                                                      7859
Bachelor’s degree                                                    6978
Doctoral degree                                                      2302
Some college/university study without earning a bachelor’s degree    1092
Professional degree                                                   699
I prefer not to answer                                                399
No formal education past high school                                  240
Name: Q4, dtype: int64


fig = go.Figure([go.Bar(x=edu.index, y=edu.values)])
fig.update_layout(title_text='Highest level of education of the survey participants')
fig.update_traces(marker_color='red', marker_line_width=1.5, opacity=0.8)
fig.show()


# Education for just Data scientists 

ds_edu = Roles['Data Scientist'].Q4.value_counts()
fig = go.Figure([go.Bar(x= ds_edu.index, y=ds_edu.values)])
fig.update_layout(title_text='Highest level of education of the Data Scientist survey participants')
fig.update_traces(marker_color='green', marker_line_width=1.5, opacity=0.8)
fig.show()


# Education for just Data analyst 

da_edu = Roles['Data Analyst'].Q4.value_counts()
fig = go.Figure([go.Bar(x= da_edu.index, y=da_edu.values)])
fig.update_layout(title_text='Highest level of education of the Data Analyst survey participants')
fig.update_traces(marker_color='cyan', marker_line_width=1.5, opacity=1)
fig.show()


# Education for just Software Engineers 

se_edu = Roles['Software Engineer'].Q4.value_counts()
fig = go.Figure([go.Bar(x= se_edu.index, y=se_edu.values)])
fig.update_layout(title_text='Highest level of education of the Software Engineer survey participants')
fig.update_traces(marker_color='yellow', marker_line_width=1.5, opacity=1)
fig.show()


# Education for just Product/Project Manager 

pm_edu = Roles['Product/Project Manager'].Q4.value_counts()
fig = go.Figure([go.Bar(x= pm_edu.index, y=pm_edu.values)])
fig.update_layout(title_text='Highest level of education of the Product/Project Manager survey participants')
fig.update_traces(marker_color='orange', marker_line_width=1.5, opacity=1)
fig.show()


fig = go.Figure()

fig = go.Figure(layout=go.Layout(title= go.layout.Title(text="Comparing different professions to educational background")))

# Set up ONE trace. This is the first graph that displays before you select an option from the dropdown.
# fig.add_trace(go.Bar(x=edu.index, y=edu.values))
fig.add_trace(go.Bar(x= ds_edu.index, y=ds_edu.values))

buttons = []
positions = ['Student', 'Data Engineer', 'Software Engineer', 'Data Scientist', 'Data Analyst', 'Research Scientist',
             'Statistician', 'Product/Project Manager', 'Machine Learning Engineer', 'Business Analyst', 'DBA/Database Engineer']

# button with one option for each dataframe
buttons.append(dict(method='restyle',
                    label='Data Scientist',
                    visible=True,
                    args=[{'y':[Roles['Data Scientist'].Q4.value_counts().values],
                           'x':[Roles['Data Scientist'].Q4.value_counts().index],
                           'type':'bar'}, [0]],
                    )
              )
buttons.append(dict(method='restyle',
                    label='Student',
                    visible=True,
                    args=[{'y':[Roles['Student'].Q4.value_counts().values],
                           'x':[Roles['Student'].Q4.value_counts().index],
                           'type':'bar'}, [0]],
                    )
              )
buttons.append(dict(method='restyle',
                    label='Data Analyst',
                    visible=True,
                    args=[{'y':[Roles['Data Analyst'].Q4.value_counts().values],
                           'x':[Roles['Data Analyst'].Q4.value_counts().index],
                           'type':'bar'}, [0]],
                    )
              )
buttons.append(dict(method='restyle',
                    label='Data Engineer',
                    visible=True,
                    args=[{'y':[Roles['Data Engineer'].Q4.value_counts().values],
                           'x':[Roles['Data Engineer'].Q4.value_counts().index],
                           'type':'bar'}, [0]],
                    )
              )
buttons.append(dict(method='restyle',
                    label='Software Engineer',
                    visible=True,
                    args=[{'y':[Roles['Software Engineer'].Q4.value_counts().values],
                           'x':[Roles['Software Engineer'].Q4.value_counts().index],
                           'type':'bar'}, [0]],
                    )
              )
buttons.append(dict(method='restyle',
                    label='Product/Project Manager',
                    visible=True,
                    args=[{'y':[Roles['Product/Project Manager'].Q4.value_counts().values],
                           'x':[Roles['Product/Project Manager'].Q4.value_counts().index],
                           'type':'bar'}, [0]],
                    )
              )
buttons.append(dict(method='restyle',
                    label='Research Scientist',
                    visible=True,
                    args=[{'y':[Roles['Research Scientist'].Q4.value_counts().values],
                           'x':[Roles['Research Scientist'].Q4.value_counts().index],
                           'type':'bar'}, [0]],
                    )
              )

# some adjustments to the updatemenus
updatemenu = []
your_menu = dict()
updatemenu.append(your_menu)

updatemenu[0]['buttons'] = buttons
updatemenu[0]['direction'] = 'down'
updatemenu[0]['showactive'] = True

# add dropdown menus to the figure
fig.update_layout(showlegend=False, updatemenus=updatemenu)
fig.show()


# Add title
fig = go.Figure(layout=go.Layout(title= go.layout.Title(text="Comparing Education by Position")))

# Change to percent of group rather than raw numbers
fig.add_trace(go.Bar(name='Role Selection', x=edu.index, y=(edu.values / edu.values.sum())))

# Added another trace, this is the second series of bars 
fig.add_trace(go.Bar(name='All Data', x=edu.index, y=(edu.values / edu.values.sum())))

buttons = []
              
# Add all roles with a loop, in previous we added them individually.
for i in list(Roles.keys())[1:]:
    buttons.append(dict(method='restyle',
                        label= i,
                        visible=True,
                        args=[{'y':[Roles[i].Q4.value_counts().values / Roles[i].Q4.value_counts().values.sum()],
                               'x':[Roles[i].Q4.value_counts().index],
                               'type':'bar'}, [0]],
                        )
                  )
    
updatemenu = []
your_menu = {}
updatemenu.append(your_menu)

updatemenu[0]['buttons'] = buttons
updatemenu[0]['direction'] = 'down'
updatemenu[0]['showactive'] = True

# add dropdown menus to the figure
fig.update_layout(updatemenus=updatemenu)

#order axes https://plotly.com/python/categorical-axes/
fig.update_xaxes(categoryorder= 'array', categoryarray= ["Doctoral degree",'Master’s degree','Bachelor’s degree','Some college/university study without earning a bachelor’s degree',"Professional degree","No formal education past high school","I prefer not to answer"])
fig.show()


fig = go.Figure(layout=go.Layout(title=go.layout.Title(text="Comparing Education by Position")))

# Changed from Role selection to selection 1
fig.add_trace(go.Bar(name='Selection 1', x=edu.index, y=(edu.values / edu.values.sum())))

buttons = []

# Added button for all data comparison
buttons.append(dict(method='restyle',
                        label= 'All Samples',
                        visible=True,
                        args=[{'y':[df1.Q4.value_counts().values / df1.Q4.value_counts().values.sum()],
                               'x':[df1.Q4.value_counts().index],
                               'type':'bar'}, [0]], # the [0] at the end lets us know they are for the first trace
                        )
                  )

for i in list(Roles.keys())[1:]:
    buttons.append(dict(method='restyle',
                        label= i,
                        visible=True,
                        args=[{'y':[Roles[i].Q4.value_counts().values / Roles[i].Q4.value_counts().values.sum()],
                               'x':[Roles[i].Q4.value_counts().index],
                               'type':'bar'}, [0]], # the [0] at the end lets us know they are for the first trace
                        )
                  )
    
fig.add_trace(go.Bar(name= 'Selection 2',x=edu.index, y=(edu.values / edu.values.sum())))

buttons2 = []
#added button for all data comparison
buttons2.append(dict(method='restyle',
                        label='All Samples',
                        visible=True,
                        args=[{'y':[df1.Q4.value_counts().values / df1.Q4.value_counts().values.sum()],
                               'x':[df1.Q4.value_counts().index],
                               'type':'bar'}, [1]], # the [0] at the end lets us know they are for the first trace
                        )
                  )

for i in list(Roles.keys())[1:]:
    buttons2.append(dict(method='restyle',
                        label= i,
                        visible=True,
                        args=[{'y':[Roles[i].Q4.value_counts().values / Roles[i].Q4.value_counts().values.sum()],
                               'x':[Roles[i].Q4.value_counts().index],
                               'type':'bar'}, [1]], # the [1] at the end lets us know they are for the first trace
                        )                        #literally figured that out by just experimenting 
                  )
    
# Adjusted dropdown placement 
# Found out updatemenus take a dictionary of buttons and allow you to format how the dropdowns look etc.
# https://plotly.com/python/dropdowns/
button_layer_1_height = 1.23
updatemenus = list([
    dict(buttons=buttons,
            direction="down",
            pad={"r": 10, "t": 10},
            showactive=True,
            x=0.11,
            xanchor="left",
            y=button_layer_1_height,
            yanchor="top"),
    dict(buttons=buttons2,
            direction="down",
            pad={"r": 10, "t": 10},
            showactive=True,
            x=0.71,
            xanchor="left",
            y=button_layer_1_height,
            yanchor="top")])
    
fig.update_layout(updatemenus=updatemenus)

# Added annotations next to dropdowns 
fig.update_layout(
    annotations=[
        dict(text="Selection 1", x=0, xref="paper", y=1.15, yref="paper",
                             align="left", showarrow=False),
        dict(text="Selection 2", x=0.65, xref="paper", y=1.15,
                             yref="paper", showarrow=False)
    ])
fig.update_xaxes(categoryorder= 'array', categoryarray= ["Doctoral degree",'Master’s degree','Bachelor’s degree','Some college/university study without earning a bachelor’s degree',"Professional degree","No formal education past high school","I prefer not to answer"])
fig.show()


Questions['Q7']['Roles'] = df1.Q5

fig = go.Figure(layout=go.Layout(title= go.layout.Title(text="Comparing Programming Languages by Position")))

# Changed from role selection to selection 1
fig.add_trace(go.Bar(name='Selection 1', x=q7.language, y=(q7.Count / q7.Count.sum())))

def filter_bars(role, data):
    df = data[data['Roles'] == role]
    q7 = df.drop('Roles', axis=1).count().reset_index()
    q7.columns = ['language','Count']
    return (q7.language, q7.Count / q7.Count.sum())

buttons = []

# Added button for all data comparison
buttons.append(dict(method='restyle',
                        label='All Samples',
                        visible=True,
                        args=[{'y':[(q7.Count / q7.Count.sum())],
                               'x':[q7.language],
                               'type':'bar'}, [0]], # the [0] at the end lets us know they are for the first trace
                        )
                  )

for i in list(Roles.keys())[1:]:
    buttons.append(dict(method='restyle',
                        label=i,
                        visible=True,
                        args=[{'y':[filter_bars(i, Questions['Q7'])[1].values],
                               'x':[filter_bars(i, Questions['Q7'])[0].values],
                               'type':'bar'}, [0]], # the [0] at the end lets us know they are for the first trace
                        )
                  )

fig.add_trace(go.Bar(name= 'Selection 2', x= q7.language, y=(q7.Count/ q7.Count.sum())))

buttons2 = []
# Added button for all data comparison
buttons2.append(dict(method='restyle',
                        label='All Samples',
                        visible=True,
                        args=[{'y':[(q7.Count / q7.Count.sum())],
                               'x':[q7.language],
                               'type':'bar'}, [1]], # the [0] at the end lets us know they are for the first trace
                        )
                  )

for j in list(Roles.keys())[1:]:
    buttons2.append(dict(method='restyle',
                        label=j,
                        visible=True,
                        args=[{'y':[filter_bars(j, Questions['Q7'])[1].values],
                               'x':[filter_bars(j, Questions['Q7'])[0].values],
                               'type':'bar'}, [1]], # the [1] at the end lets us know they are for the first trace
                        )                        
                  )
# Adjusted dropdown placement 
# Found out updatemenus take a dictionary of buttons and allow you to format how the dropdowns look etc.
# https://plotly.com/python/dropdowns/
button_layer_1_height = 1.15
updatemenus = list([
    dict(buttons=buttons,
            direction="down",
            pad={"r": 10, "t": 10},
            showactive=True,
            x=0.1,
            xanchor="left",
            y=button_layer_1_height,
            yanchor="top"),
    dict(buttons=buttons2,
            direction="down",
            pad={"r": 10, "t": 10},
            showactive=True,
            x=0.50,
            xanchor="left",
            y=button_layer_1_height,
            yanchor="top")])
    
fig.update_layout( updatemenus=updatemenus)
# Added annotations next to dropdowns 
fig.update_layout(
    annotations=[
        dict(text="Selection 1", x=0, xref="paper", y=1.1, yref="paper",
                             align="left", showarrow=False),
        dict(text="Selection 2", x=0.45, xref="paper", y=1.1,
                             yref="paper", showarrow=False)
    ])
fig.update_xaxes(categoryorder= 'array', categoryarray= q7.language)
fig.show()

<ipython-input-28-8f56eac96484>:1: SettingWithCopyWarning:


A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy


# Same process. Just substitute the question numbers where necessary.

Questions['Q9'].columns = list(Questions['Q9'].mode().iloc[0,:])
# Questions['Q9'].drop('Student', axis=1, inplace=True)
q9 = Questions['Q9'].count().reset_index()
q9.columns = ['IDE','Count']
q9 = q9.sort_values('Count', ascending = False)

Questions['Q9']['Roles'] = df1.Q5

fig = go.Figure(layout=go.Layout(title=go.layout.Title(text="Comparing IDEs by Position")))
# Changed from role selection to selection 1
fig.add_trace(go.Bar(name='Selection 1', x=q9.IDE, y=(q9.Count / q9.Count.sum())))


def filter_bars9(role, data):
    df = data[data['Roles'] == role]
    q9 = df.drop('Roles', axis=1).count().reset_index()
    q9.columns = ['language','Count']
    return (q9.language, q9.Count / q9.Count.sum())


buttons = []

# Added button for all data comparison
buttons.append(dict(method='restyle',
                        label='All Samples',
                        visible=True,
                        args=[{'y':[(q9.Count / q9.Count.sum())],
                               'x':[q9.IDE],
                               'type':'bar'}, [0]], # the [0] at the end lets us know they are for the first trace
                        )
                  )

for i in list(Roles.keys())[1:]:
    buttons.append(dict(method='restyle',
                        label=i,
                        visible=True,
                        args=[{'y':[filter_bars9(i, Questions['Q9'])[1].values],
                               'x':[filter_bars9(i, Questions['Q9'])[0].values],
                               'type':'bar'}, [0]], # the [0] at the end lets us know they are for the first trace
                        )
                  )

fig.add_trace(go.Bar(name='Selection 2', x=q9.IDE, y=(q9.Count / q9.Count.sum())))

buttons2 = []
# Added button for all data comparison
buttons2.append(dict(method='restyle',
                        label='All Samples',
                        visible=True,
                        args=[{'y':[(q9.Count / q9.Count.sum())],
                               'x':[q9.IDE],
                               'type':'bar'}, [1]], # the [0] at the end lets us know they are for the first trace
                        )
                  )

for j in list(Roles.keys())[1:]:
    buttons2.append(dict(method='restyle',
                        label=j,
                        visible=True,
                        args=[{'y':[filter_bars9(j, Questions['Q9'])[1].values],
                               'x':[filter_bars9(j, Questions['Q9'])[0].values],
                               'type':'bar'}, [1]], # the [1] at the end lets us know they are for the first trace
                        )                        
                  )
# Adjusted dropdown placement 
# Found out updatemenus take a dictionary of buttons and allow you to format how the dropdowns look etc.
# https://plotly.com/python/dropdowns/
button_layer_1_height = 1.18
updatemenus = list([
    dict(buttons=buttons,
            direction="down",
            pad={"r": 10, "t": 10},
            showactive=True,
            x=0.1,
            xanchor="left",
            y=button_layer_1_height,
            yanchor="top"),
    dict(buttons=buttons2,
            direction="down",
            pad={"r": 10, "t": 10},
            showactive=True,
            x=0.50,
            xanchor="left",
            y=button_layer_1_height,
            yanchor="top")])
    
fig.update_layout( updatemenus=updatemenus)
# Added annotations next to dropdowns 
fig.update_layout(
    annotations=[
        dict(text="Selection 1", x=0, xref="paper", y=1.1, yref="paper",
                             align="left", showarrow=False),
        dict(text="Selection 2", x=0.45, xref="paper", y=1.1,
                             yref="paper", showarrow=False)
    ])
fig.update_xaxes(categoryorder= 'array', categoryarray= q9.IDE)
fig.show()

<ipython-input-29-a500ea1c8acd>:9: SettingWithCopyWarning:


A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy


edu2 = df1.Q8.value_counts()
fig = go.Figure(layout=go.Layout(title= go.layout.Title(text="Recommended Programming Languages by Position")))

# Changed from role selection to selection 1
fig.add_trace(go.Bar(name='Selection 1', x=edu2.index, y=(edu2.values / edu2.values.sum())))

buttons = []

# Added button for all data comparison
buttons.append(dict(method='restyle',
                        label= 'All Samples',
                        visible=True,
                        args=[{'y':[df1.Q8.value_counts().values / df1.Q8.value_counts().values.sum()],
                               'x':[df1.Q8.value_counts().index],
                               'type':'bar'}, [0]], # the [0] at the end lets us know they are for the first trace
                        )
                  )

for i in list(Roles.keys())[1:]:
    buttons.append(dict(method='restyle',
                        label=i,
                        visible=True,
                        args=[{'y':[Roles[i].Q8.value_counts().values / Roles[i].Q8.value_counts().values.sum()],
                               'x':[Roles[i].Q8.value_counts().index],
                               'type':'bar'}, [0]], # the [0] at the end lets us know they are for the first trace
                        )
                  )

fig.add_trace(go.Bar(name='Selection 2',x=edu2.index, y=(edu2.values / edu2.values.sum())))

buttons2 = []
# Added button for all data comparison
buttons2.append(dict(method='restyle',
                        label='All Samples',
                        visible=True,
                        args=[{'y':[df1.Q8.value_counts().values / df1.Q8.value_counts().values.sum()],
                               'x':[df1.Q8.value_counts().index],
                               'type':'bar'}, [1]], # the [0] at the end lets us know they are for the first trace
                        )
                  )

for i in list(Roles.keys())[1:]:
    buttons2.append(dict(method='restyle',
                        label= i,
                        visible=True,
                        args=[{'y':[Roles[i].Q8.value_counts().values / Roles[i].Q8.value_counts().values.sum()],
                               'x':[Roles[i].Q8.value_counts().index],
                               'type':'bar'}, [1]], # the [1] at the end lets us know they are for the first trace
                        )                        
                  )
# Adjusted dropdown placement 
# Found out updatemenus take a dictionary of buttons and allow you to format how the dropdowns look etc.
# https://plotly.com/python/dropdowns/
button_layer_1_height = 1.15
updatemenus = list([
    dict(buttons=buttons,
            direction="down",
            pad={"r": 10, "t": 10},
            showactive=True,
            x=0.1,
            xanchor="left",
            y=button_layer_1_height,
            yanchor="top"),
    dict(buttons=buttons2,
            direction="down",
            pad={"r": 10, "t": 10},
            showactive=True,
            x=0.50,
            xanchor="left",
            y=button_layer_1_height,
            yanchor="top")])
    
fig.update_layout( updatemenus=updatemenus)
# Added annotations next to dropdowns 
fig.update_layout(
    annotations=[
        dict(text="Selection 1", x=0, xref="paper", y=1.1, yref="paper",
                             align="left", showarrow=False),
        dict(text="Selection 2", x=0.45, xref="paper", y=1.1,
                             yref="paper", showarrow=False)
    ])
# fig.update_xaxes(categoryorder= 'array', categoryarray= ["Doctoral degree",'Master’s degree','Bachelor’s degree','Some college/university study without earning a bachelor’s degree',"Professional degree","No formal education past high school","I prefer not to answer"])
fig.show()


def filter_bars(role, data):
    df = data[data['Roles'] == role]
    q = df.drop('Roles', axis=1).count().reset_index()
    q.columns = ['language','Count']
    return (q.language, q.Count/q.Count.sum())


def build_graph(q_number, Roles, Title):
    """Create dropdown visual with question data"""
    if isinstance(q_number, pd.DataFrame):
        qnumber = q_number.copy()
        qnumber.columns = list(qnumber.mode().iloc[0,:])
        qcnt = qnumber.count().reset_index()
        qcnt.columns = ['feature','cnt']
        qcnt = qcnt.sort_values('cnt', ascending = False)
        qnumber['Roles'] = df1.Q5
        

        fig = go.Figure(layout=go.Layout(title= go.layout.Title(text=Title)))
        # Changed from role selection to selection 1
        fig.add_trace(go.Bar(name= 'Selection 1', x= qcnt.feature, y=(qcnt.cnt/ qcnt.cnt.sum())))

        buttons = []
        
        # Added button for all data comparison
        buttons.append(dict(method='restyle',
                                label='All Samples',
                                visible=True,
                                args=[{'y':[(qcnt.cnt / qcnt.cnt.sum())],
                                       'x':[qcnt.feature],
                                       'type':'bar'}, [0]], # the [0] at the end lets us know they are for the first trace
                                )
                          )

        for i in list(Roles.keys())[1:]:
            buttons.append(dict(method='restyle',
                                label=i,
                                visible=True,
                                args=[{'y':[filter_bars(i, qnumber)[1].values],
                                       'x':[filter_bars(i, qnumber)[0].values],
                                       'type':'bar'}, [0]], # the [0] at the end lets us know they are for the first trace
                                )
                          )

        fig.add_trace(go.Bar(name='Selection 2', x=qcnt.feature, y=(qcnt.cnt / qcnt.cnt.sum())))
        
        buttons2 = []
        
        # Added button for all data comparison
        buttons2.append(dict(method='restyle',
                                label='All Samples',
                                visible=True,
                                args=[{'y':[(qcnt.cnt / qcnt.cnt.sum())],
                                       'x':[qcnt.feature],
                                       'type':'bar'}, [1]], 
                                )
                          )

        for i in list(Roles.keys())[1:]:
            buttons2.append(dict(method='restyle',
                                label=i,
                                visible=True,
                                args=[{'y':[filter_bars(i, qnumber)[1].values],
                                       'x':[filter_bars(i, qnumber)[0].values],
                                       'type':'bar'}, [1]],
                                )
                          )
            
        # Adjusted dropdown placement 
        # Found out updatemenus take a dictionary of buttons and allow you to format how the dropdowns look etc.
        # https://plotly.com/python/dropdowns/
        button_layer_1_height = 1.15
        updatemenus = list([
            dict(buttons=buttons,
                    direction="down",
                    pad={"r": 10, "t": 10},
                    showactive=True,
                    x=0.1,
                    xanchor="left",
                    y=button_layer_1_height,
                    yanchor="top"),
            dict(buttons=buttons2,
                    direction="down",
                    pad={"r": 10, "t": 10},
                    showactive=True,
                    x=0.50,
                    xanchor="left",
                    y=button_layer_1_height,
                    yanchor="top")])
        
        fig.update_layout( updatemenus=updatemenus)
        # Added annotations next to dropdowns 
        fig.update_layout(
            annotations=[
                dict(text="Selection 1", x=0, xref="paper", y=1.1, yref="paper",
                                     align="left", showarrow=False),
                dict(text="Selection 2", x=0.45, xref="paper", y=1.1,
                                     yref="paper", showarrow=False)
            ])
        fig.update_xaxes(categoryorder= 'array', categoryarray= qcnt.feature)
        fig.show()
        
    else:
        qnumber= q_number.copy()
        vcnts = qnumber.value_counts()
        qnumber = pd.concat([qnumber, df1.Q5], axis=1)
        qnumber.columns = ['feature','Roles']

        fig = go.Figure(layout=go.Layout(title= go.layout.Title(text=Title)))
        
        # Changed from role selection to selection 1
        fig.add_trace(go.Bar(name='Selection 1', x=vcnts.index, y=(vcnts.values / vcnts.values.sum())))

        buttons = []

        # Added button for all data comparison
        buttons.append(dict(method='restyle',
                                label='All Samples',
                                visible=True,
                                args=[{'y':[vcnts.values/ vcnts.values.sum()],
                                       'x':[vcnts.index],
                                       'type':'bar'}, [0]], # the [0] at the end lets us know they are for the first trace
                                )
                          )
        
        for i in list(Roles.keys())[1:]:
            qrole = qnumber[qnumber['Roles']==i].feature.value_counts()
            buttons.append(dict(method='restyle',
                                label=i,
                                visible=True,
                                args=[{'y':[qrole.values / qrole.values.sum()],
                                       'x':[qrole.index],
                                       'type':'bar'}, [0]], # the [0] at the end lets us know they are for the first trace
                                )
                          )

        fig.add_trace(go.Bar(name='Selection 2',x=vcnts.index, y=(vcnts.values / vcnts.values.sum())))

        buttons2 = []
        
        # Added button for all data comparison
        buttons2.append(dict(method='restyle',
                                label='All Samples',
                                visible=True,
                                args=[{'y':[(vcnts.values / vcnts.values.sum())],
                                       'x':[vcnts.index],
                                       'type':'bar'}, [1]], # the [0] at the end lets us know they are for the first trace
                                )
                          )

        for i in list(Roles.keys())[1:]:
            qrole = qnumber[qnumber['Roles']==i].feature.value_counts()
            buttons2.append(dict(method='restyle',
                                label=i,
                                visible=True,
                                args=[{'y':[qrole.values / qrole.values.sum()],
                                       'x':[qrole.index],
                                       'type':'bar'}, [1]], # the [0] at the end lets us know they are for the first trace
                                )
                          )
        # Adjusted dropdown placement
        # Found out updatemenus take a dictionary of buttons and allow you to format how the dropdowns look etc.
        # https://plotly.com/python/dropdowns/
        button_layer_1_height = 1.15
        updatemenus = list([
            dict(buttons=buttons,
                    direction="down",
                    pad={"r": 10, "t": 10},
                    showactive=True,
                    x=0.1,
                    xanchor="left",
                    y=button_layer_1_height,
                    yanchor="top"),
            dict(buttons=buttons2,
                    direction="down",
                    pad={"r": 10, "t": 10},
                    showactive=True,
                    x=0.50,
                    xanchor="left",
                    y=button_layer_1_height,
                    yanchor="top")])

        fig.update_layout( updatemenus=updatemenus)
        # Added annotations next to dropdowns
        fig.update_layout(
            annotations=[
                dict(text="Selection 1", x=0, xref="paper", y=1.1, yref="paper",
                                     align="left", showarrow=False),
                dict(text="Selection 2", x=0.45, xref="paper", y=1.1,
                                     yref="paper", showarrow=False)
            ])
        fig.update_xaxes(categoryorder= 'array', categoryarray= vcnts.index)
        fig.show()
        
    return


build_graph(Questions['Q1'],Roles,'Age by Position')


build_graph(Questions['Q12'],Roles,'Hardware by position')

	Time from Start to Finish (seconds)	Q1	Q2	Q3	Q4	Q5	Q6	Q7_Part_1	Q7_Part_2	Q7_Part_3	Q7_Part_4	Q7_Part_5	Q7_Part_6	Q7_Part_7	Q7_Part_8	Q7_Part_9	Q7_Part_10	Q7_Part_11	Q7_Part_12	Q7_OTHER	Q8	Q9_Part_1	Q9_Part_2	Q9_Part_3	Q9_Part_4	Q9_Part_5	Q9_Part_6	Q9_Part_7	Q9_Part_8	Q9_Part_9	Q9_Part_10	Q9_Part_11	Q9_OTHER	Q10_Part_1	Q10_Part_2	Q10_Part_3	Q10_Part_4	Q10_Part_5	Q10_Part_6	Q10_Part_7	Q10_Part_8	Q10_Part_9	Q10_Part_10	Q10_Part_11	Q10_Part_12	Q10_Part_13	Q10_OTHER	Q11	Q12_Part_1	Q12_Part_2	Q12_Part_3	Q12_OTHER	Q13	Q14_Part_1	Q14_Part_2	Q14_Part_3	Q14_Part_4	Q14_Part_5	Q14_Part_6	Q14_Part_7	Q14_Part_8	Q14_Part_9	Q14_Part_10	Q14_Part_11	Q14_OTHER	Q15	Q16_Part_1	Q16_Part_2	Q16_Part_3	Q16_Part_4	Q16_Part_5	Q16_Part_6	Q16_Part_7	Q16_Part_8	Q16_Part_9	Q16_Part_10	Q16_Part_11	Q16_Part_12	Q16_Part_13	Q16_Part_14	Q16_Part_15	Q16_OTHER	Q17_Part_1	Q17_Part_2	Q17_Part_3	Q17_Part_4	Q17_Part_5	Q17_Part_6	Q17_Part_7	Q17_Part_8	Q17_Part_9	Q17_Part_10	Q17_Part_11	Q17_OTHER	Q18_Part_1	Q18_Part_2	Q18_Part_3	Q18_Part_4	Q18_Part_5	Q18_Part_6	Q18_OTHER	Q19_Part_1	Q19_Part_2	Q19_Part_3	Q19_Part_4	Q19_Part_5	Q19_OTHER	Q20	Q21	Q22	Q23_Part_1	Q23_Part_2	Q23_Part_3	Q23_Part_4	Q23_Part_5	Q23_Part_6	Q23_Part_7	Q23_OTHER	Q24	Q25	Q26_A_Part_1	Q26_A_Part_2	Q26_A_Part_3	Q26_A_Part_4	Q26_A_Part_5	Q26_A_Part_6	Q26_A_Part_7	Q26_A_Part_8	Q26_A_Part_9	Q26_A_Part_10	Q26_A_Part_11	Q26_A_OTHER	Q27_A_Part_1	Q27_A_Part_2	Q27_A_Part_3	Q27_A_Part_4	Q27_A_Part_5	Q27_A_Part_6	Q27_A_Part_7	Q27_A_Part_8	Q27_A_Part_9	Q27_A_Part_10	Q27_A_Part_11	Q27_A_OTHER	Q28_A_Part_1	Q28_A_Part_2	Q28_A_Part_3	Q28_A_Part_4	Q28_A_Part_5	Q28_A_Part_6	Q28_A_Part_7	Q28_A_Part_8	Q28_A_Part_9	Q28_A_Part_10	Q28_A_OTHER	Q29_A_Part_1	Q29_A_Part_2	Q29_A_Part_3	Q29_A_Part_4	Q29_A_Part_5	Q29_A_Part_6	Q29_A_Part_7	Q29_A_Part_8	Q29_A_Part_9	Q29_A_Part_10	Q29_A_Part_11	Q29_A_Part_12	Q29_A_Part_13	Q29_A_Part_14	Q29_A_Part_15	Q29_A_Part_16	Q29_A_Part_17	Q29_A_OTHER	Q30	Q31_A_Part_1	Q31_A_Part_2	Q31_A_Part_3	Q31_A_Part_4	Q31_A_Part_5	Q31_A_Part_6	Q31_A_Part_7	Q31_A_Part_8	Q31_A_Part_9	Q31_A_Part_10	Q31_A_Part_11	Q31_A_Part_12	Q31_A_Part_13	Q31_A_Part_14	Q31_A_OTHER	Q32	Q33_A_Part_1	Q33_A_Part_2	Q33_A_Part_3	Q33_A_Part_4	Q33_A_Part_5	Q33_A_Part_6	Q33_A_Part_7	Q33_A_OTHER	Q34_A_Part_1	Q34_A_Part_2	Q34_A_Part_3	Q34_A_Part_4	Q34_A_Part_5	Q34_A_Part_6	Q34_A_Part_7	Q34_A_Part_8	Q34_A_Part_9	Q34_A_Part_10	Q34_A_Part_11	Q34_A_OTHER	Q35_A_Part_1	Q35_A_Part_2	Q35_A_Part_3	Q35_A_Part_4	Q35_A_Part_5	Q35_A_Part_6	Q35_A_Part_7	Q35_A_Part_8	Q35_A_Part_9	Q35_A_Part_10	Q35_A_OTHER	Q36_Part_1	Q36_Part_2	Q36_Part_3	Q36_Part_4	Q36_Part_5	Q36_Part_6	Q36_Part_7	Q36_Part_8	Q36_Part_9	Q36_OTHER	Q37_Part_1	Q37_Part_2	Q37_Part_3	Q37_Part_4	Q37_Part_5	Q37_Part_6	Q37_Part_7	Q37_Part_8	Q37_Part_9	Q37_Part_10	Q37_Part_11	Q37_OTHER	Q38	Q39_Part_1	Q39_Part_2	Q39_Part_3	Q39_Part_4	Q39_Part_5	Q39_Part_6	Q39_Part_7	Q39_Part_8	Q39_Part_9	Q39_Part_10	Q39_Part_11	Q39_OTHER	Q26_B_Part_1	Q26_B_Part_2	Q26_B_Part_3	Q26_B_Part_4	Q26_B_Part_5	Q26_B_Part_6	Q26_B_Part_7	Q26_B_Part_8	Q26_B_Part_9	Q26_B_Part_10	Q26_B_Part_11	Q26_B_OTHER	Q27_B_Part_1	Q27_B_Part_2	Q27_B_Part_3	Q27_B_Part_4	Q27_B_Part_5	Q27_B_Part_6	Q27_B_Part_7	Q27_B_Part_8	Q27_B_Part_9	Q27_B_Part_10	Q27_B_Part_11	Q27_B_OTHER	Q28_B_Part_1	Q28_B_Part_2	Q28_B_Part_3	Q28_B_Part_4	Q28_B_Part_5	Q28_B_Part_6	Q28_B_Part_7	Q28_B_Part_8	Q28_B_Part_9	Q28_B_Part_10	Q28_B_OTHER	Q29_B_Part_1	Q29_B_Part_2	Q29_B_Part_3	Q29_B_Part_4	Q29_B_Part_5	Q29_B_Part_6	Q29_B_Part_7	Q29_B_Part_8	Q29_B_Part_9	Q29_B_Part_10	Q29_B_Part_11	Q29_B_Part_12	Q29_B_Part_13	Q29_B_Part_14	Q29_B_Part_15	Q29_B_Part_16	Q29_B_Part_17	Q29_B_OTHER	Q31_B_Part_1	Q31_B_Part_2	Q31_B_Part_3	Q31_B_Part_4	Q31_B_Part_5	Q31_B_Part_6	Q31_B_Part_7	Q31_B_Part_8	Q31_B_Part_9	Q31_B_Part_10	Q31_B_Part_11	Q31_B_Part_12	Q31_B_Part_13	Q31_B_Part_14	Q31_B_OTHER	Q33_B_Part_1	Q33_B_Part_2	Q33_B_Part_3	Q33_B_Part_4	Q33_B_Part_5	Q33_B_Part_6	Q33_B_Part_7	Q33_B_OTHER	Q34_B_Part_1	Q34_B_Part_2	Q34_B_Part_3	Q34_B_Part_4	Q34_B_Part_5	Q34_B_Part_6	Q34_B_Part_7	Q34_B_Part_8	Q34_B_Part_9	Q34_B_Part_10	Q34_B_Part_11	Q34_B_OTHER	Q35_B_Part_1	Q35_B_Part_2	Q35_B_Part_3	Q35_B_Part_4	Q35_B_Part_5	Q35_B_Part_6	Q35_B_Part_7	Q35_B_Part_8	Q35_B_Part_9	Q35_B_Part_10	Q35_B_OTHER
0	Duration (in seconds)	What is your age (# years)?	What is your gender? - Selected Choice	In which country do you currently reside?	What is the highest level of formal education ...	Select the title most similar to your current ...	For how many years have you been writing code ...	What programming languages do you use on a reg...	What programming languages do you use on a reg...	What programming languages do you use on a reg...	What programming languages do you use on a reg...	What programming languages do you use on a reg...	What programming languages do you use on a reg...	What programming languages do you use on a reg...	What programming languages do you use on a reg...	What programming languages do you use on a reg...	What programming languages do you use on a reg...	What programming languages do you use on a reg...	What programming languages do you use on a reg...	What programming languages do you use on a reg...	What programming language would you recommend ...	Which of the following integrated development ...	Which of the following integrated development ...	Which of the following integrated development ...	Which of the following integrated development ...	Which of the following integrated development ...	Which of the following integrated development ...	Which of the following integrated development ...	Which of the following integrated development ...	Which of the following integrated development ...	Which of the following integrated development ...	Which of the following integrated development ...	Which of the following integrated development ...	Which of the following hosted notebook product...	Which of the following hosted notebook product...	Which of the following hosted notebook product...	Which of the following hosted notebook product...	Which of the following hosted notebook product...	Which of the following hosted notebook product...	Which of the following hosted notebook product...	Which of the following hosted notebook product...	Which of the following hosted notebook product...	Which of the following hosted notebook product...	Which of the following hosted notebook product...	Which of the following hosted notebook product...	Which of the following hosted notebook product...	Which of the following hosted notebook product...	What type of computing platform do you use mos...	Which types of specialized hardware do you use...	Which types of specialized hardware do you use...	Which types of specialized hardware do you use...	Which types of specialized hardware do you use...	Approximately how many times have you used a T...	What data visualization libraries or tools do ...	What data visualization libraries or tools do ...	What data visualization libraries or tools do ...	What data visualization libraries or tools do ...	What data visualization libraries or tools do ...	What data visualization libraries or tools do ...	What data visualization libraries or tools do ...	What data visualization libraries or tools do ...	What data visualization libraries or tools do ...	What data visualization libraries or tools do ...	What data visualization libraries or tools do ...	What data visualization libraries or tools do ...	For how many years have you used machine learn...	Which of the following machine learning framew...	Which of the following machine learning framew...	Which of the following machine learning framew...	Which of the following machine learning framew...	Which of the following machine learning framew...	Which of the following machine learning framew...	Which of the following machine learning framew...	Which of the following machine learning framew...	Which of the following machine learning framew...	Which of the following machine learning framew...	Which of the following machine learning framew...	Which of the following machine learning framew...	Which of the following machine learning framew...	Which of the following machine learning framew...	Which of the following machine learning framew...	Which of the following machine learning framew...	Which of the following ML algorithms do you us...	Which of the following ML algorithms do you us...	Which of the following ML algorithms do you us...	Which of the following ML algorithms do you us...	Which of the following ML algorithms do you us...	Which of the following ML algorithms do you us...	Which of the following ML algorithms do you us...	Which of the following ML algorithms do you us...	Which of the following ML algorithms do you us...	Which of the following ML algorithms do you us...	Which of the following ML algorithms do you us...	Which of the following ML algorithms do you us...	Which categories of computer vision methods do...	Which categories of computer vision methods do...	Which categories of computer vision methods do...	Which categories of computer vision methods do...	Which categories of computer vision methods do...	Which categories of computer vision methods do...	Which categories of computer vision methods do...	Which of the following natural language proces...	Which of the following natural language proces...	Which of the following natural language proces...	Which of the following natural language proces...	Which of the following natural language proces...	Which of the following natural language proces...	What is the size of the company where you are ...	Approximately how many individuals are respons...	Does your current employer incorporate machine...	Select any activities that make up an importan...	Select any activities that make up an importan...	Select any activities that make up an importan...	Select any activities that make up an importan...	Select any activities that make up an importan...	Select any activities that make up an importan...	Select any activities that make up an importan...	Select any activities that make up an importan...	What is your current yearly compensation (appr...	Approximately how much money have you (or your...	Which of the following cloud computing platfor...	Which of the following cloud computing platfor...	Which of the following cloud computing platfor...	Which of the following cloud computing platfor...	Which of the following cloud computing platfor...	Which of the following cloud computing platfor...	Which of the following cloud computing platfor...	Which of the following cloud computing platfor...	Which of the following cloud computing platfor...	Which of the following cloud computing platfor...	Which of the following cloud computing platfor...	Which of the following cloud computing platfor...	Do you use any of the following cloud computin...	Do you use any of the following cloud computin...	Do you use any of the following cloud computin...	Do you use any of the following cloud computin...	Do you use any of the following cloud computin...	Do you use any of the following cloud computin...	Do you use any of the following cloud computin...	Do you use any of the following cloud computin...	Do you use any of the following cloud computin...	Do you use any of the following cloud computin...	Do you use any of the following cloud computin...	Do you use any of the following cloud computin...	Do you use any of the following machine learni...	Do you use any of the following machine learni...	Do you use any of the following machine learni...	Do you use any of the following machine learni...	Do you use any of the following machine learni...	Do you use any of the following machine learni...	Do you use any of the following machine learni...	Do you use any of the following machine learni...	Do you use any of the following machine learni...	Do you use any of the following machine learni...	Do you use any of the following machine learni...	Which of the following big data products (rela...	Which of the following big data products (rela...	Which of the following big data products (rela...	Which of the following big data products (rela...	Which of the following big data products (rela...	Which of the following big data products (rela...	Which of the following big data products (rela...	Which of the following big data products (rela...	Which of the following big data products (rela...	Which of the following big data products (rela...	Which of the following big data products (rela...	Which of the following big data products (rela...	Which of the following big data products (rela...	Which of the following big data products (rela...	Which of the following big data products (rela...	Which of the following big data products (rela...	Which of the following big data products (rela...	Which of the following big data products (rela...	Which of the following big data products (rela...	Which of the following business intelligence t...	Which of the following business intelligence t...	Which of the following business intelligence t...	Which of the following business intelligence t...	Which of the following business intelligence t...	Which of the following business intelligence t...	Which of the following business intelligence t...	Which of the following business intelligence t...	Which of the following business intelligence t...	Which of the following business intelligence t...	Which of the following business intelligence t...	Which of the following business intelligence t...	Which of the following business intelligence t...	Which of the following business intelligence t...	Which of the following business intelligence t...	Which of the following business intelligence t...	Do you use any automated machine learning tool...	Do you use any automated machine learning tool...	Do you use any automated machine learning tool...	Do you use any automated machine learning tool...	Do you use any automated machine learning tool...	Do you use any automated machine learning tool...	Do you use any automated machine learning tool...	Do you use any automated machine learning tool...	Which of the following automated machine learn...	Which of the following automated machine learn...	Which of the following automated machine learn...	Which of the following automated machine learn...	Which of the following automated machine learn...	Which of the following automated machine learn...	Which of the following automated machine learn...	Which of the following automated machine learn...	Which of the following automated machine learn...	Which of the following automated machine learn...	Which of the following automated machine learn...	Which of the following automated machine learn...	Do you use any tools to help manage machine le...	Do you use any tools to help manage machine le...	Do you use any tools to help manage machine le...	Do you use any tools to help manage machine le...	Do you use any tools to help manage machine le...	Do you use any tools to help manage machine le...	Do you use any tools to help manage machine le...	Do you use any tools to help manage machine le...	Do you use any tools to help manage machine le...	Do you use any tools to help manage machine le...	Do you use any tools to help manage machine le...	Where do you publicly share or deploy your dat...	Where do you publicly share or deploy your dat...	Where do you publicly share or deploy your dat...	Where do you publicly share or deploy your dat...	Where do you publicly share or deploy your dat...	Where do you publicly share or deploy your dat...	Where do you publicly share or deploy your dat...	Where do you publicly share or deploy your dat...	Where do you publicly share or deploy your dat...	Where do you publicly share or deploy your dat...	On which platforms have you begun or completed...	On which platforms have you begun or completed...	On which platforms have you begun or completed...	On which platforms have you begun or completed...	On which platforms have you begun or completed...	On which platforms have you begun or completed...	On which platforms have you begun or completed...	On which platforms have you begun or completed...	On which platforms have you begun or completed...	On which platforms have you begun or completed...	On which platforms have you begun or completed...	On which platforms have you begun or completed...	What is the primary tool that you use at work ...	Who/what are your favorite media sources that ...	Who/what are your favorite media sources that ...	Who/what are your favorite media sources that ...	Who/what are your favorite media sources that ...	Who/what are your favorite media sources that ...	Who/what are your favorite media sources that ...	Who/what are your favorite media sources that ...	Who/what are your favorite media sources that ...	Who/what are your favorite media sources that ...	Who/what are your favorite media sources that ...	Who/what are your favorite media sources that ...	Who/what are your favorite media sources that ...	Which of the following cloud computing platfor...	Which of the following cloud computing platfor...	Which of the following cloud computing platfor...	Which of the following cloud computing platfor...	Which of the following cloud computing platfor...	Which of the following cloud computing platfor...	Which of the following cloud computing platfor...	Which of the following cloud computing platfor...	Which of the following cloud computing platfor...	Which of the following cloud computing platfor...	Which of the following cloud computing platfor...	Which of the following cloud computing platfor...	In the next 2 years, do you hope to become mor...	In the next 2 years, do you hope to become mor...	In the next 2 years, do you hope to become mor...	In the next 2 years, do you hope to become mor...	In the next 2 years, do you hope to become mor...	In the next 2 years, do you hope to become mor...	In the next 2 years, do you hope to become mor...	In the next 2 years, do you hope to become mor...	In the next 2 years, do you hope to become mor...	In the next 2 years, do you hope to become mor...	In the next 2 years, do you hope to become mor...	In the next 2 years, do you hope to become mor...	In the next 2 years, do you hope to become mor...	In the next 2 years, do you hope to become mor...	In the next 2 years, do you hope to become mor...	In the next 2 years, do you hope to become mor...	In the next 2 years, do you hope to become mor...	In the next 2 years, do you hope to become mor...	In the next 2 years, do you hope to become mor...	In the next 2 years, do you hope to become mor...	In the next 2 years, do you hope to become mor...	In the next 2 years, do you hope to become mor...	In the next 2 years, do you hope to become mor...	Which of the following big data products (rela...	Which of the following big data products (rela...	Which of the following big data products (rela...	Which of the following big data products (rela...	Which of the following big data products (rela...	Which of the following big data products (rela...	Which of the following big data products (rela...	Which of the following big data products (rela...	Which of the following big data products (rela...	Which of the following big data products (rela...	Which of the following big data products (rela...	Which of the following big data products (rela...	Which of the following big data products (rela...	Which of the following big data products (rela...	Which of the following big data products (rela...	Which of the following big data products (rela...	Which of the following big data products (rela...	Which of the following big data products (rela...	Which of the following business intelligence t...	Which of the following business intelligence t...	Which of the following business intelligence t...	Which of the following business intelligence t...	Which of the following business intelligence t...	Which of the following business intelligence t...	Which of the following business intelligence t...	Which of the following business intelligence t...	Which of the following business intelligence t...	Which of the following business intelligence t...	Which of the following business intelligence t...	Which of the following business intelligence t...	Which of the following business intelligence t...	Which of the following business intelligence t...	Which of the following business intelligence t...	Which categories of automated machine learning...	Which categories of automated machine learning...	Which categories of automated machine learning...	Which categories of automated machine learning...	Which categories of automated machine learning...	Which categories of automated machine learning...	Which categories of automated machine learning...	Which categories of automated machine learning...	Which specific automated machine learning tool...	Which specific automated machine learning tool...	Which specific automated machine learning tool...	Which specific automated machine learning tool...	Which specific automated machine learning tool...	Which specific automated machine learning tool...	Which specific automated machine learning tool...	Which specific automated machine learning tool...	Which specific automated machine learning tool...	Which specific automated machine learning tool...	Which specific automated machine learning tool...	Which specific automated machine learning tool...	In the next 2 years, do you hope to become mor...	In the next 2 years, do you hope to become mor...	In the next 2 years, do you hope to become mor...	In the next 2 years, do you hope to become mor...	In the next 2 years, do you hope to become mor...	In the next 2 years, do you hope to become mor...	In the next 2 years, do you hope to become mor...	In the next 2 years, do you hope to become mor...	In the next 2 years, do you hope to become mor...	In the next 2 years, do you hope to become mor...	In the next 2 years, do you hope to become mor...
1	1838	35-39	Man	Colombia	Doctoral degree	Student	5-10 years	Python	R	SQL	C	NaN	NaN	Javascript	NaN	NaN	NaN	MATLAB	NaN	Other	Python	Jupyter (JupyterLab, Jupyter Notebooks, etc)	NaN	NaN	Visual Studio Code (VSCode)	NaN	Spyder	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Kaggle Notebooks	Colab Notebooks	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	A cloud computing platform (AWS, Azure, GCP, h...	GPUs	NaN	NaN	NaN	2-5 times	Matplotlib	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Geoplotlib	NaN	NaN	NaN	1-2 years	NaN	TensorFlow	Keras	NaN	NaN	NaN	Xgboost	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Decision Trees or Random Forests	Gradient Boosting Machines (xgboost, lightgbm,...	Bayesian Approaches	NaN	Dense Neural Networks (MLPs, etc)	Convolutional Neural Networks	NaN	Recurrent Neural Networks	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Image classification and other general purpose...	NaN	NaN	NaN	Word embeddings/vectors (GLoVe, fastText, word...	NaN	Contextualized embeddings (ELMo, CoVe)	Transformer language models (GPT-3, BERT, XLne...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Coursera	NaN	Kaggle Learn Courses	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	University Courses (resulting in a university ...	NaN	NaN	Basic statistical software (Microsoft Excel, G...	NaN	NaN	NaN	Kaggle (notebooks, forums, etc)	NaN	NaN	NaN	NaN	Journal Publications (peer-reviewed journals, ...	NaN	NaN	NaN	Amazon Web Services (AWS)	Microsoft Azure	Google Cloud Platform (GCP)	IBM Cloud / Red Hat	NaN	SAP Cloud	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Azure Cloud Services	Microsoft Azure Container Instances	Azure Functions	Google Cloud Compute Engine	Google Cloud Functions	Google Cloud Run	Google Cloud App Engine	NaN	NaN	Amazon SageMaker	Amazon Forecast	Amazon Rekognition	Azure Machine Learning Studio	Azure Cognitive Services	Google Cloud AI Platform / Google Cloud ML En...	Google Cloud Video AI	Google Cloud Natural Language	Google Cloud Vision AI	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	MongoDB	NaN	NaN	Microsoft SQL Server	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Google Cloud BigQuery	Google Cloud SQL	Google Cloud Firestore	NaN	NaN	Microsoft Power BI	Amazon QuickSight	Google Data Studio	NaN	Tableau	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	SAP Analytics Cloud	NaN	NaN	Automated data augmentation (e.g. imgaug, albu...	NaN	NaN	NaN	Automated hyperparameter tuning (e.g. hyperopt...	Automation of full ML pipelines (e.g. Google C...	NaN	NaN	Google Cloud AutoML	NaN	Databricks AutoML	NaN	NaN	Auto-Keras	Auto-Sklearn	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	TensorBoard	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
2	289287	30-34	Man	United States of America	Master’s degree	Data Engineer	5-10 years	Python	R	SQL	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Python	NaN	NaN	Visual Studio	NaN	PyCharm	NaN	NaN	Sublime Text	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Colab Notebooks	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	A personal computer or laptop	GPUs	NaN	NaN	NaN	2-5 times	Matplotlib	Seaborn	NaN	Ggplot / ggplot2	Shiny	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	1-2 years	Scikit-learn	TensorFlow	Keras	PyTorch	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Linear or Logistic Regression	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Convolutional Neural Networks	NaN	NaN	Transformer Networks (BERT, gpt-3, etc)	NaN	NaN	NaN	Image segmentation methods (U-Net, Mask R-CNN,...	NaN	Image classification and other general purpose...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Contextualized embeddings (ELMo, CoVe)	Transformer language models (GPT-3, BERT, XLne...	NaN	NaN	10,000 or more employees	20+	We have well established ML methods (i.e., mod...	Analyze and understand data to influence produ...	NaN	NaN	NaN	NaN	Do research that advances the state of the art...	NaN	NaN	100,000-124,999	$100,000 or more ($USD)	Amazon Web Services (AWS)	Microsoft Azure	Google Cloud Platform (GCP)	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Amazon EC2	AWS Lambda	NaN	NaN	NaN	Azure Functions	Google Cloud Compute Engine	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Amazon SageMaker	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	PostgresSQL	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Amazon Redshift	Amazon Athena	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	PostgresSQL	Amazon QuickSight	Microsoft Power BI	NaN	NaN	Tableau	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Microsoft Power BI	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	No / None	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	No / None	NaN	NaN	NaN	NaN	GitHub	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Coursera	NaN	NaN	DataCamp	NaN	NaN	Udemy	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Business intelligence software (Salesforce, Ta...	Twitter (data science influencers)	NaN	Reddit (r/machinelearning, etc)	Kaggle (notebooks, forums, etc)	Course Forums (forums.fast.ai, Coursera forums...	YouTube (Kaggle YouTube, Cloud AI Adventures, ...	NaN	Blogs (Towards Data Science, Analytics Vidhya,...	NaN	Slack Communities (ods.ai, kagglenoobs, etc)	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
3	860	35-39	Man	Argentina	Bachelor’s degree	Software Engineer	10-20 years	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Java	Javascript	NaN	NaN	Bash	NaN	NaN	NaN	R	NaN	NaN	NaN	Visual Studio Code (VSCode)	NaN	NaN	Notepad++	Sublime Text	Vim / Emacs	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	A personal computer or laptop	NaN	NaN	None	NaN	Never	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	D3 js	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	I do not use machine learning methods	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	1000-9,999 employees	0	No (we do not use ML methods)	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None of these activities are an important part...	NaN	15,000-19,999	$0 ($USD)	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	MySQL	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	No / None	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	No / None	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Coursera	edX	NaN	NaN	NaN	Udacity	Udemy	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Basic statistical software (Microsoft Excel, G...	NaN	Email newsletters (Data Elixir, O'Reilly Data ...	NaN	Kaggle (notebooks, forums, etc)	NaN	YouTube (Kaggle YouTube, Cloud AI Adventures, ...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	MySQL	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Microsoft SQL Server	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN
4	507	30-34	Man	United States of America	Master’s degree	Data Scientist	5-10 years	Python	NaN	SQL	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Bash	NaN	NaN	NaN	Python	NaN	NaN	NaN	NaN	PyCharm	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	A cloud computing platform (AWS, Azure, GCP, h...	NaN	NaN	None	NaN	2-5 times	Matplotlib	Seaborn	Plotly / Plotly Express	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	3-4 years	Scikit-learn	TensorFlow	Keras	NaN	NaN	NaN	Xgboost	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Linear or Logistic Regression	Decision Trees or Random Forests	Gradient Boosting Machines (xgboost, lightgbm,...	Bayesian Approaches	NaN	Dense Neural Networks (MLPs, etc)	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	250-999 employees	5-9	We have well established ML methods (i.e., mod...	Analyze and understand data to influence produ...	NaN	NaN	Build and/or run a machine learning service th...	Experimentation and iteration to improve exist...	NaN	NaN	NaN	125,000-149,999	$10,000-$99,999	Amazon Web Services (AWS)	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Salesforce Cloud	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Amazon EC2	AWS Lambda	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	No / None	NaN	MySQL	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Amazon Redshift	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	MySQL	NaN	NaN	NaN	NaN	Tableau	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	No / None	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	No / None	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	I do not share my work publicly	NaN	Coursera	NaN	NaN	DataCamp	NaN	NaN	NaN	LinkedIn Learning	NaN	University Courses (resulting in a university ...	NaN	NaN	Local development environments (RStudio, Jupyt...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN

	Time from Start to Finish (seconds)	Q1	Q2	Q3	Q4	Q5	Q6	Q7_Part_1	Q7_Part_2	Q7_Part_3	Q7_Part_4	Q7_Part_5	Q7_Part_6	Q7_Part_7	Q7_Part_8	Q7_Part_9	Q7_Part_10	Q7_Part_11	Q7_Part_12	Q7_OTHER	Q8	Q9_Part_1	Q9_Part_2	Q9_Part_3	Q9_Part_4	Q9_Part_5	Q9_Part_6	Q9_Part_7	Q9_Part_8	Q9_Part_9	Q9_Part_10	Q9_Part_11	Q9_OTHER	Q10_Part_1	Q10_Part_2	Q10_Part_3	Q10_Part_4	Q10_Part_5	Q10_Part_6	Q10_Part_7	Q10_Part_8	Q10_Part_9	Q10_Part_10	Q10_Part_11	Q10_Part_12	Q10_Part_13	Q10_OTHER	Q11	Q12_Part_1	Q12_Part_2	Q12_Part_3	Q12_OTHER	Q13	Q14_Part_1	Q14_Part_2	Q14_Part_3	Q14_Part_4	Q14_Part_5	Q14_Part_6	Q14_Part_7	Q14_Part_8	Q14_Part_9	Q14_Part_10	Q14_Part_11	Q14_OTHER	Q15	Q16_Part_1	Q16_Part_2	Q16_Part_3	Q16_Part_4	Q16_Part_5	Q16_Part_6	Q16_Part_7	Q16_Part_8	Q16_Part_9	Q16_Part_10	Q16_Part_11	Q16_Part_12	Q16_Part_13	Q16_Part_14	Q16_Part_15	Q16_OTHER	Q17_Part_1	Q17_Part_2	Q17_Part_3	Q17_Part_4	Q17_Part_5	Q17_Part_6	Q17_Part_7	Q17_Part_8	Q17_Part_9	Q17_Part_10	Q17_Part_11	Q17_OTHER	Q18_Part_1	Q18_Part_2	Q18_Part_3	Q18_Part_4	Q18_Part_5	Q18_Part_6	Q18_OTHER	Q19_Part_1	Q19_Part_2	Q19_Part_3	Q19_Part_4	Q19_Part_5	Q19_OTHER	Q20	Q21	Q22	Q23_Part_1	Q23_Part_2	Q23_Part_3	Q23_Part_4	Q23_Part_5	Q23_Part_6	Q23_Part_7	Q23_OTHER	Q24	Q25	Q26_A_Part_1	Q26_A_Part_2	Q26_A_Part_3	Q26_A_Part_4	Q26_A_Part_5	Q26_A_Part_6	Q26_A_Part_7	Q26_A_Part_8	Q26_A_Part_9	Q26_A_Part_10	Q26_A_Part_11	Q26_A_OTHER	Q27_A_Part_1	Q27_A_Part_2	Q27_A_Part_3	Q27_A_Part_4	Q27_A_Part_5	Q27_A_Part_6	Q27_A_Part_7	Q27_A_Part_8	Q27_A_Part_9	Q27_A_Part_10	Q27_A_Part_11	Q27_A_OTHER	Q28_A_Part_1	Q28_A_Part_2	Q28_A_Part_3	Q28_A_Part_4	Q28_A_Part_5	Q28_A_Part_6	Q28_A_Part_7	Q28_A_Part_8	Q28_A_Part_9	Q28_A_Part_10	Q28_A_OTHER	Q29_A_Part_1	Q29_A_Part_2	Q29_A_Part_3	Q29_A_Part_4	Q29_A_Part_5	Q29_A_Part_6	Q29_A_Part_7	Q29_A_Part_8	Q29_A_Part_9	Q29_A_Part_10	Q29_A_Part_11	Q29_A_Part_12	Q29_A_Part_13	Q29_A_Part_14	Q29_A_Part_15	Q29_A_Part_16	Q29_A_Part_17	Q29_A_OTHER	Q30	Q31_A_Part_1	Q31_A_Part_2	Q31_A_Part_3	Q31_A_Part_4	Q31_A_Part_5	Q31_A_Part_6	Q31_A_Part_7	Q31_A_Part_8	Q31_A_Part_9	Q31_A_Part_10	Q31_A_Part_11	Q31_A_Part_12	Q31_A_Part_13	Q31_A_Part_14	Q31_A_OTHER	Q32	Q33_A_Part_1	Q33_A_Part_2	Q33_A_Part_3	Q33_A_Part_4	Q33_A_Part_5	Q33_A_Part_6	Q33_A_Part_7	Q33_A_OTHER	Q34_A_Part_1	Q34_A_Part_2	Q34_A_Part_3	Q34_A_Part_4	Q34_A_Part_5	Q34_A_Part_6	Q34_A_Part_7	Q34_A_Part_8	Q34_A_Part_9	Q34_A_Part_10	Q34_A_Part_11	Q34_A_OTHER	Q35_A_Part_1	Q35_A_Part_2	Q35_A_Part_3	Q35_A_Part_4	Q35_A_Part_5	Q35_A_Part_6	Q35_A_Part_7	Q35_A_Part_8	Q35_A_Part_9	Q35_A_Part_10	Q35_A_OTHER	Q36_Part_1	Q36_Part_2	Q36_Part_3	Q36_Part_4	Q36_Part_5	Q36_Part_6	Q36_Part_7	Q36_Part_8	Q36_Part_9	Q36_OTHER	Q37_Part_1	Q37_Part_2	Q37_Part_3	Q37_Part_4	Q37_Part_5	Q37_Part_6	Q37_Part_7	Q37_Part_8	Q37_Part_9	Q37_Part_10	Q37_Part_11	Q37_OTHER	Q38	Q39_Part_1	Q39_Part_2	Q39_Part_3	Q39_Part_4	Q39_Part_5	Q39_Part_6	Q39_Part_7	Q39_Part_8	Q39_Part_9	Q39_Part_10	Q39_Part_11	Q39_OTHER	Q26_B_Part_1	Q26_B_Part_2	Q26_B_Part_3	Q26_B_Part_4	Q26_B_Part_5	Q26_B_Part_6	Q26_B_Part_7	Q26_B_Part_8	Q26_B_Part_9	Q26_B_Part_10	Q26_B_Part_11	Q26_B_OTHER	Q27_B_Part_1	Q27_B_Part_2	Q27_B_Part_3	Q27_B_Part_4	Q27_B_Part_5	Q27_B_Part_6	Q27_B_Part_7	Q27_B_Part_8	Q27_B_Part_9	Q27_B_Part_10	Q27_B_Part_11	Q27_B_OTHER	Q28_B_Part_1	Q28_B_Part_2	Q28_B_Part_3	Q28_B_Part_4	Q28_B_Part_5	Q28_B_Part_6	Q28_B_Part_7	Q28_B_Part_8	Q28_B_Part_9	Q28_B_Part_10	Q28_B_OTHER	Q29_B_Part_1	Q29_B_Part_2	Q29_B_Part_3	Q29_B_Part_4	Q29_B_Part_5	Q29_B_Part_6	Q29_B_Part_7	Q29_B_Part_8	Q29_B_Part_9	Q29_B_Part_10	Q29_B_Part_11	Q29_B_Part_12	Q29_B_Part_13	Q29_B_Part_14	Q29_B_Part_15	Q29_B_Part_16	Q29_B_Part_17	Q29_B_OTHER	Q31_B_Part_1	Q31_B_Part_2	Q31_B_Part_3	Q31_B_Part_4	Q31_B_Part_5	Q31_B_Part_6	Q31_B_Part_7	Q31_B_Part_8	Q31_B_Part_9	Q31_B_Part_10	Q31_B_Part_11	Q31_B_Part_12	Q31_B_Part_13	Q31_B_Part_14	Q31_B_OTHER	Q33_B_Part_1	Q33_B_Part_2	Q33_B_Part_3	Q33_B_Part_4	Q33_B_Part_5	Q33_B_Part_6	Q33_B_Part_7	Q33_B_OTHER	Q34_B_Part_1	Q34_B_Part_2	Q34_B_Part_3	Q34_B_Part_4	Q34_B_Part_5	Q34_B_Part_6	Q34_B_Part_7	Q34_B_Part_8	Q34_B_Part_9	Q34_B_Part_10	Q34_B_Part_11	Q34_B_OTHER	Q35_B_Part_1	Q35_B_Part_2	Q35_B_Part_3	Q35_B_Part_4	Q35_B_Part_5	Q35_B_Part_6	Q35_B_Part_7	Q35_B_Part_8	Q35_B_Part_9	Q35_B_Part_10	Q35_B_OTHER
count	20037	20037	20037	20037	19570	19278	19121	15531	4278	7536	3316	3828	3368	2996	263	199	1777	2218	207	1946	17822	11212	3827	2446	5874	5100	3291	3133	2453	1503	1605	387	1163	5993	6330	858	181	2073	106	847	498	246	1219	1232	395	5283	486	17030	8311	961	7892	667	16781	12343	8822	4131	4121	1138	830	234	921	851	597	1898	566	16375	10251	6935	6193	4190	743	219	3936	1800	958	533	345	940	485	85	1209	372	10561	8805	5135	3648	732	3365	5860	1025	3469	1299	737	411	2140	2004	2080	3513	1093	1154	72	2111	1515	558	1429	1048	83	11404	11283	11131	6422	3321	4008	2726	3120	2340	1754	523	10730	10571	2807	1706	2287	442	287	170	193	249	116	77	1838	246	1652	950	616	857	506	463	1016	652	348	622	1083	100	613	192	224	543	307	723	234	387	447	2574	102	2489	1676	1177	957	1265	274	271	1559	466	435	444	310	411	670	430	244	1495	355	3514	173	1649	629	122	1835	271	73	319	57	86	161	62	171	3066	346	1499	655	527	816	225	682	583	4680	133	362	163	148	152	121	418	583	288	45	112	644	162	150	372	71	58	1326	67	88	212	75	4733	232	228	187	93	3435	528	1879	1248	333	2318	210	7383	2499	4844	3033	1059	2057	4627	1618	1077	3569	1307	1637	13291	2868	2678	2142	7839	2274	6904	1495	6369	2651	1565	688	476	5237	3780	5147	1747	1061	580	482	415	425	305	1325	164	2377	2500	1685	2489	1842	1784	3253	2651	1973	2463	916	102	1703	1644	1400	2441	1394	3383	2044	2758	2839	1223	89	4102	2137	2103	1511	3065	698	747	1965	851	1160	868	693	1073	1855	2026	1087	1279	171	3144	907	2590	287	3743	820	557	578	182	182	344	204	1007	2116	181	2429	2541	3275	1511	2398	3162	2109	189	2480	860	802	834	447	2385	2753	1349	316	708	805	194	936	1178	495	431	3200	558	481	847	520	3083	252
unique	5168	12	6	56	8	14	8	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	14	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	6	2	2	2	2	6	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	10	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	6	8	7	2	2	2	2	2	2	2	2	26	7	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	18	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	15	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	7	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2
top	565	25-29	Man	India	Master’s degree	Student	3-5 years	Python	R	SQL	C	C++	Java	Javascript	Julia	Swift	Bash	MATLAB	None	Other	Python	Jupyter (JupyterLab, Jupyter Notebooks, etc)	RStudio	Visual Studio	Visual Studio Code (VSCode)	PyCharm	Spyder	Notepad++	Sublime Text	Vim / Emacs	MATLAB	None	Other	Kaggle Notebooks	Colab Notebooks	Azure Notebooks	Paperspace / Gradient	Binder / JupyterHub	Code Ocean	IBM Watson Studio	Amazon Sagemaker Studio	Amazon EMR Notebooks	Google Cloud AI Platform Notebooks	Google Cloud Datalab Notebooks	Databricks Collaborative Notebooks	None	Other	A personal computer or laptop	GPUs	TPUs	None	Other	Never	Matplotlib	Seaborn	Plotly / Plotly Express	Ggplot / ggplot2	Shiny	D3 js	Altair	Bokeh	Geoplotlib	Leaflet / Folium	None	Other	Under 1 year	Scikit-learn	TensorFlow	Keras	PyTorch	Fast.ai	MXNet	Xgboost	LightGBM	CatBoost	Prophet	H2O 3	Caret	Tidymodels	JAX	None	Other	Linear or Logistic Regression	Decision Trees or Random Forests	Gradient Boosting Machines (xgboost, lightgbm,...	Bayesian Approaches	Evolutionary Approaches	Dense Neural Networks (MLPs, etc)	Convolutional Neural Networks	Generative Adversarial Networks	Recurrent Neural Networks	Transformer Networks (BERT, gpt-3, etc)	None	Other	General purpose image/video tools (PIL, cv2, s...	Image segmentation methods (U-Net, Mask R-CNN,...	Object detection methods (YOLOv3, RetinaNet, etc)	Image classification and other general purpose...	Generative Networks (GAN, VAE, etc)	None	Other	Word embeddings/vectors (GLoVe, fastText, word...	Encoder-decorder models (seq2seq, vanilla tran...	Contextualized embeddings (ELMo, CoVe)	Transformer language models (GPT-3, BERT, XLne...	None	Other	0-49 employees	1-2	We are exploring ML methods (and may one day p...	Analyze and understand data to influence produ...	Build and/or run the data infrastructure that ...	Build prototypes to explore applying machine l...	Build and/or run a machine learning service th...	Experimentation and iteration to improve exist...	Do research that advances the state of the art...	None of these activities are an important part...	Other	$0-999	$0 ($USD)	Amazon Web Services (AWS)	Microsoft Azure	Google Cloud Platform (GCP)	IBM Cloud / Red Hat	Oracle Cloud	SAP Cloud	Salesforce Cloud	VMware Cloud	Alibaba Cloud	Tencent Cloud	None	Other	Amazon EC2	AWS Lambda	Amazon Elastic Container Service	Azure Cloud Services	Microsoft Azure Container Instances	Azure Functions	Google Cloud Compute Engine	Google Cloud Functions	Google Cloud Run	Google Cloud App Engine	No / None	Other	Amazon SageMaker	Amazon Forecast	Amazon Rekognition	Azure Machine Learning Studio	Azure Cognitive Services	Google Cloud AI Platform / Google Cloud ML En...	Google Cloud Video AI	Google Cloud Natural Language	Google Cloud Vision AI	No / None	Other	MySQL	PostgresSQL	SQLite	Oracle Database	MongoDB	Snowflake	IBM Db2	Microsoft SQL Server	Microsoft Access	Microsoft Azure Data Lake Storage	Amazon Redshift	Amazon Athena	Amazon DynamoDB	Google Cloud BigQuery	Google Cloud SQL	Google Cloud Firestore	None	Other	MySQL	Amazon QuickSight	Microsoft Power BI	Google Data Studio	Looker	Tableau	Salesforce	Einstein Analytics	Qlik	Domo	TIBCO Spotfire	Alteryx	Sisense	SAP Analytics Cloud	None	Other	Tableau	Automated data augmentation (e.g. imgaug, albu...	Automated feature engineering/selection (e.g. ...	Automated model selection (e.g. auto-sklearn, ...	Automated model architecture searches (e.g. da...	Automated hyperparameter tuning (e.g. hyperopt...	Automation of full ML pipelines (e.g. Google A...	No / None	Other	Google Cloud AutoML	H20 Driverless AI	Databricks AutoML	DataRobot AutoML	Tpot	Auto-Keras	Auto-Sklearn	Auto_ml	Xcessiv	MLbox	No / None	Other	Neptune.ai	Weights & Biases	Comet.ml	Sacred + Omniboard	TensorBoard	Guild.ai	Polyaxon	Trains	Domino Model Monitor	No / None	Other	Plotly Dash	Streamlit	NBViewer	GitHub	Personal blog	Kaggle	Colab	Shiny	I do not share my work publicly	Other	Coursera	edX	Kaggle Learn Courses	DataCamp	Fast.ai	Udacity	Udemy	LinkedIn Learning	Cloud-certification programs (direct from AWS,...	University Courses (resulting in a university ...	None	Other	Local development environments (RStudio, Jupyt...	Twitter (data science influencers)	Email newsletters (Data Elixir, O'Reilly Data ...	Reddit (r/machinelearning, etc)	Kaggle (notebooks, forums, etc)	Course Forums (forums.fast.ai, Coursera forums...	YouTube (Kaggle YouTube, Cloud AI Adventures, ...	Podcasts (Chai Time Data Science, O’Reilly Dat...	Blogs (Towards Data Science, Analytics Vidhya,...	Journal Publications (peer-reviewed journals, ...	Slack Communities (ods.ai, kagglenoobs, etc)	None	Other	Amazon Web Services (AWS)	Microsoft Azure	Google Cloud Platform (GCP)	IBM Cloud / Red Hat	Oracle Cloud	SAP Cloud	VMware Cloud	Salesforce Cloud	Alibaba Cloud	Tencent Cloud	None	Other	Amazon EC2	AWS Lambda	Amazon Elastic Container Service	Azure Cloud Services	Microsoft Azure Container Instances	Azure Functions	Google Cloud Compute Engine	Google Cloud Functions	Google Cloud Run	Google Cloud App Engine	None	Other	Amazon SageMaker	Amazon Forecast	Amazon Rekognition	Azure Machine Learning Studio	Azure Cognitive Services	Google Cloud AI Platform / Google Cloud ML En...	Google Cloud Video AI	Google Cloud Natural Language	Google Cloud Vision AI	None	Other	MySQL	PostgresSQL	SQLite	Oracle Database	MongoDB	Snowflake	IBM Db2	Microsoft SQL Server	Microsoft Access	Microsoft Azure Data Lake Storage	Amazon Redshift	Amazon Athena	Amazon DynamoDB	Google Cloud BigQuery	Google Cloud SQL	Google Cloud Firestore	None	Other	Microsoft Power BI	Amazon QuickSight	Google Data Studio	Looker	Tableau	Salesforce	Einstein Analytics	Qlik	Domo	TIBCO Spotfire	Alteryx	Sisense	SAP Analytics Cloud	None	Other	Automated data augmentation (e.g. imgaug, albu...	Automated feature engineering/selection (e.g. ...	Automated model selection (e.g. auto-sklearn, ...	Automated model architecture searches (e.g. da...	Automated hyperparameter tuning (e.g. hyperopt...	Automation of full ML pipelines (e.g. Google C...	None	Other	Google Cloud AutoML	H20 Driverless AI	Databricks AutoML	DataRobot AutoML	Tpot	Auto-Keras	Auto-Sklearn	Auto_ml	Xcessiv	MLbox	None	Other	Neptune.ai	Weights & Biases	Comet.ml	Sacred + Omniboard	TensorBoard	Guild.ai	Polyaxon	Trains	Domino Model Monitor	None	Other
freq	34	4011	15789	5851	7859	5171	4546	15530	4277	7535	3315	3827	3367	2995	262	198	1776	2217	206	1945	14241	11211	3826	2445	5873	5099	3290	3132	2452	1502	1604	386	1162	5992	6329	857	180	2072	105	846	497	245	1218	1231	394	5282	485	13348	8310	960	7891	666	12050	12342	8821	4130	4120	1137	829	233	920	850	596	1897	565	6312	10250	6934	6192	4189	742	218	3935	1799	957	532	344	939	484	84	1208	371	10560	8804	5134	3647	731	3364	5859	1024	3468	1298	736	410	2139	2003	2079	3512	1092	1153	71	2110	1514	557	1428	1047	82	4208	2645	2353	6421	3320	4007	2725	3119	2339	1753	522	2128	3856	2806	1705	2286	441	286	169	192	248	115	76	1837	245	1651	949	615	856	505	462	1015	651	347	621	1082	99	612	191	223	542	306	722	233	386	446	2573	101	2488	1675	1176	956	1264	273	270	1558	465	434	443	309	410	669	429	243	1494	354	764	172	1648	628	121	1834	270	72	318	56	85	160	61	170	3065	345	540	654	526	815	224	681	582	4679	132	361	162	147	151	120	417	582	287	44	111	643	161	149	371	70	57	1325	66	87	211	74	4732	231	227	186	92	3434	527	1878	1247	332	2317	209	7382	2498	4843	3032	1058	2056	4626	1617	1076	3568	1306	1636	6107	2867	2677	2141	7838	2273	6903	1494	6368	2650	1564	687	475	5236	3779	5146	1746	1060	579	481	414	424	304	1324	163	2376	2499	1684	2488	1841	1783	3252	2650	1972	2462	915	101	1702	1643	1399	2440	1393	3382	2043	2757	2838	1222	88	4101	2136	2102	1510	3064	697	746	1964	850	1159	867	692	1072	1854	2025	1086	1278	170	3143	906	2589	286	3742	819	556	577	181	181	343	203	1006	2115	180	2428	2540	3274	1510	2397	3161	2108	188	2479	859	801	833	446	2384	2752	1348	315	707	804	193	935	1177	494	430	3199	557	480	846	519	3082	251

	Time from Start to Finish (seconds)	Q1	Q2	Q3	Q4	Q5	Q6	Q7_Part_1	Q7_Part_2	Q7_Part_3	Q7_Part_4	Q7_Part_5	Q7_Part_6	Q7_Part_7	Q7_Part_8	Q7_Part_9	Q7_Part_10	Q7_Part_11	Q7_Part_12	Q7_OTHER	Q8	Q9_Part_1	Q9_Part_2	Q9_Part_3	Q9_Part_4	Q9_Part_5	Q9_Part_6	Q9_Part_7	Q9_Part_8	Q9_Part_9	Q9_Part_10	Q9_Part_11	Q9_OTHER	Q10_Part_1	Q10_Part_2	Q10_Part_3	Q10_Part_4	Q10_Part_5	Q10_Part_6	Q10_Part_7	Q10_Part_8	Q10_Part_9	Q10_Part_10	Q10_Part_11	Q10_Part_12	Q10_Part_13	Q10_OTHER	Q11	Q12_Part_1	Q12_Part_2	Q12_Part_3	Q12_OTHER	Q13	Q14_Part_1	Q14_Part_2	Q14_Part_3	Q14_Part_4	Q14_Part_5	Q14_Part_6	Q14_Part_7	Q14_Part_8	Q14_Part_9	Q14_Part_10	Q14_Part_11	Q14_OTHER	Q15	Q16_Part_1	Q16_Part_2	Q16_Part_3	Q16_Part_4	Q16_Part_5	Q16_Part_6	Q16_Part_7	Q16_Part_8	Q16_Part_9	Q16_Part_10	Q16_Part_11	Q16_Part_12	Q16_Part_13	Q16_Part_14	Q16_Part_15	Q16_OTHER	Q17_Part_1	Q17_Part_2	Q17_Part_3	Q17_Part_4	Q17_Part_5	Q17_Part_6	Q17_Part_7	Q17_Part_8	Q17_Part_9	Q17_Part_10	Q17_Part_11	Q17_OTHER	Q18_Part_1	Q18_Part_2	Q18_Part_3	Q18_Part_4	Q18_Part_5	Q18_Part_6	Q18_OTHER	Q19_Part_1	Q19_Part_2	Q19_Part_3	Q19_Part_4	Q19_Part_5	Q19_OTHER	Q20	Q21	Q22	Q23_Part_1	Q23_Part_2	Q23_Part_3	Q23_Part_4	Q23_Part_5	Q23_Part_6	Q23_Part_7	Q23_OTHER	Q24	Q25	Q26_A_Part_1	Q26_A_Part_2	Q26_A_Part_3	Q26_A_Part_4	Q26_A_Part_5	Q26_A_Part_6	Q26_A_Part_7	Q26_A_Part_8	Q26_A_Part_9	Q26_A_Part_10	Q26_A_Part_11	Q26_A_OTHER	Q27_A_Part_1	Q27_A_Part_2	Q27_A_Part_3	Q27_A_Part_4	Q27_A_Part_5	Q27_A_Part_6	Q27_A_Part_7	Q27_A_Part_8	Q27_A_Part_9	Q27_A_Part_10	Q27_A_Part_11	Q27_A_OTHER	Q28_A_Part_1	Q28_A_Part_2	Q28_A_Part_3	Q28_A_Part_4	Q28_A_Part_5	Q28_A_Part_6	Q28_A_Part_7	Q28_A_Part_8	Q28_A_Part_9	Q28_A_Part_10	Q28_A_OTHER	Q29_A_Part_1	Q29_A_Part_2	Q29_A_Part_3	Q29_A_Part_4	Q29_A_Part_5	Q29_A_Part_6	Q29_A_Part_7	Q29_A_Part_8	Q29_A_Part_9	Q29_A_Part_10	Q29_A_Part_11	Q29_A_Part_12	Q29_A_Part_13	Q29_A_Part_14	Q29_A_Part_15	Q29_A_Part_16	Q29_A_Part_17	Q29_A_OTHER	Q30	Q31_A_Part_1	Q31_A_Part_2	Q31_A_Part_3	Q31_A_Part_4	Q31_A_Part_5	Q31_A_Part_6	Q31_A_Part_7	Q31_A_Part_8	Q31_A_Part_9	Q31_A_Part_10	Q31_A_Part_11	Q31_A_Part_12	Q31_A_Part_13	Q31_A_Part_14	Q31_A_OTHER	Q32	Q33_A_Part_1	Q33_A_Part_2	Q33_A_Part_3	Q33_A_Part_4	Q33_A_Part_5	Q33_A_Part_6	Q33_A_Part_7	Q33_A_OTHER	Q34_A_Part_1	Q34_A_Part_2	Q34_A_Part_3	Q34_A_Part_4	Q34_A_Part_5	Q34_A_Part_6	Q34_A_Part_7	Q34_A_Part_8	Q34_A_Part_9	Q34_A_Part_10	Q34_A_Part_11	Q34_A_OTHER	Q35_A_Part_1	Q35_A_Part_2	Q35_A_Part_3	Q35_A_Part_4	Q35_A_Part_5	Q35_A_Part_6	Q35_A_Part_7	Q35_A_Part_8	Q35_A_Part_9	Q35_A_Part_10	Q35_A_OTHER	Q36_Part_1	Q36_Part_2	Q36_Part_3	Q36_Part_4	Q36_Part_5	Q36_Part_6	Q36_Part_7	Q36_Part_8	Q36_Part_9	Q36_OTHER	Q37_Part_1	Q37_Part_2	Q37_Part_3	Q37_Part_4	Q37_Part_5	Q37_Part_6	Q37_Part_7	Q37_Part_8	Q37_Part_9	Q37_Part_10	Q37_Part_11	Q37_OTHER	Q38	Q39_Part_1	Q39_Part_2	Q39_Part_3	Q39_Part_4	Q39_Part_5	Q39_Part_6	Q39_Part_7	Q39_Part_8	Q39_Part_9	Q39_Part_10	Q39_Part_11	Q39_OTHER	Q26_B_Part_1	Q26_B_Part_2	Q26_B_Part_3	Q26_B_Part_4	Q26_B_Part_5	Q26_B_Part_6	Q26_B_Part_7	Q26_B_Part_8	Q26_B_Part_9	Q26_B_Part_10	Q26_B_Part_11	Q26_B_OTHER	Q27_B_Part_1	Q27_B_Part_2	Q27_B_Part_3	Q27_B_Part_4	Q27_B_Part_5	Q27_B_Part_6	Q27_B_Part_7	Q27_B_Part_8	Q27_B_Part_9	Q27_B_Part_10	Q27_B_Part_11	Q27_B_OTHER	Q28_B_Part_1	Q28_B_Part_2	Q28_B_Part_3	Q28_B_Part_4	Q28_B_Part_5	Q28_B_Part_6	Q28_B_Part_7	Q28_B_Part_8	Q28_B_Part_9	Q28_B_Part_10	Q28_B_OTHER	Q29_B_Part_1	Q29_B_Part_2	Q29_B_Part_3	Q29_B_Part_4	Q29_B_Part_5	Q29_B_Part_6	Q29_B_Part_7	Q29_B_Part_8	Q29_B_Part_9	Q29_B_Part_10	Q29_B_Part_11	Q29_B_Part_12	Q29_B_Part_13	Q29_B_Part_14	Q29_B_Part_15	Q29_B_Part_16	Q29_B_Part_17	Q29_B_OTHER	Q31_B_Part_1	Q31_B_Part_2	Q31_B_Part_3	Q31_B_Part_4	Q31_B_Part_5	Q31_B_Part_6	Q31_B_Part_7	Q31_B_Part_8	Q31_B_Part_9	Q31_B_Part_10	Q31_B_Part_11	Q31_B_Part_12	Q31_B_Part_13	Q31_B_Part_14	Q31_B_OTHER	Q33_B_Part_1	Q33_B_Part_2	Q33_B_Part_3	Q33_B_Part_4	Q33_B_Part_5	Q33_B_Part_6	Q33_B_Part_7	Q33_B_OTHER	Q34_B_Part_1	Q34_B_Part_2	Q34_B_Part_3	Q34_B_Part_4	Q34_B_Part_5	Q34_B_Part_6	Q34_B_Part_7	Q34_B_Part_8	Q34_B_Part_9	Q34_B_Part_10	Q34_B_Part_11	Q34_B_OTHER	Q35_B_Part_1	Q35_B_Part_2	Q35_B_Part_3	Q35_B_Part_4	Q35_B_Part_5	Q35_B_Part_6	Q35_B_Part_7	Q35_B_Part_8	Q35_B_Part_9	Q35_B_Part_10	Q35_B_OTHER
1	1838	35-39	Man	Colombia	Doctoral degree	Student	5-10 years	Python	R	SQL	C	NaN	NaN	Javascript	NaN	NaN	NaN	MATLAB	NaN	Other	Python	Jupyter (JupyterLab, Jupyter Notebooks, etc)	NaN	NaN	Visual Studio Code (VSCode)	NaN	Spyder	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Kaggle Notebooks	Colab Notebooks	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	A cloud computing platform (AWS, Azure, GCP, h...	GPUs	NaN	NaN	NaN	2-5 times	Matplotlib	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Geoplotlib	NaN	NaN	NaN	1-2 years	NaN	TensorFlow	Keras	NaN	NaN	NaN	Xgboost	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Decision Trees or Random Forests	Gradient Boosting Machines (xgboost, lightgbm,...	Bayesian Approaches	NaN	Dense Neural Networks (MLPs, etc)	Convolutional Neural Networks	NaN	Recurrent Neural Networks	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Image classification and other general purpose...	NaN	NaN	NaN	Word embeddings/vectors (GLoVe, fastText, word...	NaN	Contextualized embeddings (ELMo, CoVe)	Transformer language models (GPT-3, BERT, XLne...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Coursera	NaN	Kaggle Learn Courses	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	University Courses (resulting in a university ...	NaN	NaN	Basic statistical software (Microsoft Excel, G...	NaN	NaN	NaN	Kaggle (notebooks, forums, etc)	NaN	NaN	NaN	NaN	Journal Publications (peer-reviewed journals, ...	NaN	NaN	NaN	Amazon Web Services (AWS)	Microsoft Azure	Google Cloud Platform (GCP)	IBM Cloud / Red Hat	NaN	SAP Cloud	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Azure Cloud Services	Microsoft Azure Container Instances	Azure Functions	Google Cloud Compute Engine	Google Cloud Functions	Google Cloud Run	Google Cloud App Engine	NaN	NaN	Amazon SageMaker	Amazon Forecast	Amazon Rekognition	Azure Machine Learning Studio	Azure Cognitive Services	Google Cloud AI Platform / Google Cloud ML En...	Google Cloud Video AI	Google Cloud Natural Language	Google Cloud Vision AI	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	MongoDB	NaN	NaN	Microsoft SQL Server	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Google Cloud BigQuery	Google Cloud SQL	Google Cloud Firestore	NaN	NaN	Microsoft Power BI	Amazon QuickSight	Google Data Studio	NaN	Tableau	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	SAP Analytics Cloud	NaN	NaN	Automated data augmentation (e.g. imgaug, albu...	NaN	NaN	NaN	Automated hyperparameter tuning (e.g. hyperopt...	Automation of full ML pipelines (e.g. Google C...	NaN	NaN	Google Cloud AutoML	NaN	Databricks AutoML	NaN	NaN	Auto-Keras	Auto-Sklearn	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	TensorBoard	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
2	289287	30-34	Man	United States of America	Master’s degree	Data Engineer	5-10 years	Python	R	SQL	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Python	NaN	NaN	Visual Studio	NaN	PyCharm	NaN	NaN	Sublime Text	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Colab Notebooks	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	A personal computer or laptop	GPUs	NaN	NaN	NaN	2-5 times	Matplotlib	Seaborn	NaN	Ggplot / ggplot2	Shiny	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	1-2 years	Scikit-learn	TensorFlow	Keras	PyTorch	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Linear or Logistic Regression	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Convolutional Neural Networks	NaN	NaN	Transformer Networks (BERT, gpt-3, etc)	NaN	NaN	NaN	Image segmentation methods (U-Net, Mask R-CNN,...	NaN	Image classification and other general purpose...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Contextualized embeddings (ELMo, CoVe)	Transformer language models (GPT-3, BERT, XLne...	NaN	NaN	10,000 or more employees	20+	We have well established ML methods (i.e., mod...	Analyze and understand data to influence produ...	NaN	NaN	NaN	NaN	Do research that advances the state of the art...	NaN	NaN	100,000-124,999	$100,000 or more ($USD)	Amazon Web Services (AWS)	Microsoft Azure	Google Cloud Platform (GCP)	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Amazon EC2	AWS Lambda	NaN	NaN	NaN	Azure Functions	Google Cloud Compute Engine	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Amazon SageMaker	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	PostgresSQL	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Amazon Redshift	Amazon Athena	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	PostgresSQL	Amazon QuickSight	Microsoft Power BI	NaN	NaN	Tableau	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Microsoft Power BI	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	No / None	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	No / None	NaN	NaN	NaN	NaN	GitHub	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Coursera	NaN	NaN	DataCamp	NaN	NaN	Udemy	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Business intelligence software (Salesforce, Ta...	Twitter (data science influencers)	NaN	Reddit (r/machinelearning, etc)	Kaggle (notebooks, forums, etc)	Course Forums (forums.fast.ai, Coursera forums...	YouTube (Kaggle YouTube, Cloud AI Adventures, ...	NaN	Blogs (Towards Data Science, Analytics Vidhya,...	NaN	Slack Communities (ods.ai, kagglenoobs, etc)	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
3	860	35-39	Man	Argentina	Bachelor’s degree	Software Engineer	10-20 years	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Java	Javascript	NaN	NaN	Bash	NaN	NaN	NaN	R	NaN	NaN	NaN	Visual Studio Code (VSCode)	NaN	NaN	Notepad++	Sublime Text	Vim / Emacs	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	A personal computer or laptop	NaN	NaN	None	NaN	Never	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	D3 js	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	I do not use machine learning methods	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	1000-9,999 employees	0	No (we do not use ML methods)	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None of these activities are an important part...	NaN	15,000-19,999	$0 ($USD)	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	MySQL	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	No / None	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	No / None	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Coursera	edX	NaN	NaN	NaN	Udacity	Udemy	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Basic statistical software (Microsoft Excel, G...	NaN	Email newsletters (Data Elixir, O'Reilly Data ...	NaN	Kaggle (notebooks, forums, etc)	NaN	YouTube (Kaggle YouTube, Cloud AI Adventures, ...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	MySQL	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Microsoft SQL Server	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN
4	507	30-34	Man	United States of America	Master’s degree	Data Scientist	5-10 years	Python	NaN	SQL	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Bash	NaN	NaN	NaN	Python	NaN	NaN	NaN	NaN	PyCharm	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	A cloud computing platform (AWS, Azure, GCP, h...	NaN	NaN	None	NaN	2-5 times	Matplotlib	Seaborn	Plotly / Plotly Express	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	3-4 years	Scikit-learn	TensorFlow	Keras	NaN	NaN	NaN	Xgboost	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Linear or Logistic Regression	Decision Trees or Random Forests	Gradient Boosting Machines (xgboost, lightgbm,...	Bayesian Approaches	NaN	Dense Neural Networks (MLPs, etc)	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	250-999 employees	5-9	We have well established ML methods (i.e., mod...	Analyze and understand data to influence produ...	NaN	NaN	Build and/or run a machine learning service th...	Experimentation and iteration to improve exist...	NaN	NaN	NaN	125,000-149,999	$10,000-$99,999	Amazon Web Services (AWS)	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Salesforce Cloud	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Amazon EC2	AWS Lambda	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	No / None	NaN	MySQL	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Amazon Redshift	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	MySQL	NaN	NaN	NaN	NaN	Tableau	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	No / None	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	No / None	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	I do not share my work publicly	NaN	Coursera	NaN	NaN	DataCamp	NaN	NaN	NaN	LinkedIn Learning	NaN	University Courses (resulting in a university ...	NaN	NaN	Local development environments (RStudio, Jupyt...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
5	78	30-34	Man	Japan	Master’s degree	Software Engineer	3-5 years	Python	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Python	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN

	Q7_Part_1	Q7_Part_2	Q7_Part_3	Q7_Part_4	Q7_Part_5	Q7_Part_6	Q7_Part_7	Q7_Part_8	Q7_Part_9	Q7_Part_10	Q7_Part_11	Q7_Part_12	Q7_OTHER
1	Python	R	SQL	C	NaN	NaN	Javascript	NaN	NaN	NaN	MATLAB	NaN	Other
2	Python	R	SQL	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
3	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Java	Javascript	NaN	NaN	Bash	NaN	NaN	NaN
4	Python	NaN	SQL	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Bash	NaN	NaN	NaN
5	Python	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
20032	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
20033	Python	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
20034	Python	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
20035	Python	NaN	SQL	C	NaN	Java	Javascript	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
20036	Python	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN

	Time from Start to Finish (seconds)	Q1	Q2	Q3	Q4	Q5	Q6	Q7_Part_1	Q7_Part_2	Q7_Part_3	Q7_Part_4	Q7_Part_5	Q7_Part_6	Q7_Part_7	Q7_Part_8	Q7_Part_9	Q7_Part_10	Q7_Part_11	Q7_Part_12	Q7_OTHER	Q8	Q9_Part_1	Q9_Part_2	Q9_Part_3	Q9_Part_4	Q9_Part_5	Q9_Part_6	Q9_Part_7	Q9_Part_8	Q9_Part_9	Q9_Part_10	Q9_Part_11	Q9_OTHER	Q10_Part_1	Q10_Part_2	Q10_Part_3	Q10_Part_4	Q10_Part_5	Q10_Part_6	Q10_Part_7	Q10_Part_8	Q10_Part_9	Q10_Part_10	Q10_Part_11	Q10_Part_12	Q10_Part_13	Q10_OTHER	Q11	Q12_Part_1	Q12_Part_2	Q12_Part_3	Q12_OTHER	Q13	Q14_Part_1	Q14_Part_2	Q14_Part_3	Q14_Part_4	Q14_Part_5	Q14_Part_6	Q14_Part_7	Q14_Part_8	Q14_Part_9	Q14_Part_10	Q14_Part_11	Q14_OTHER	Q15	Q16_Part_1	Q16_Part_2	Q16_Part_3	Q16_Part_4	Q16_Part_5	Q16_Part_6	Q16_Part_7	Q16_Part_8	Q16_Part_9	Q16_Part_10	Q16_Part_11	Q16_Part_12	Q16_Part_13	Q16_Part_14	Q16_Part_15	Q16_OTHER	Q17_Part_1	Q17_Part_2	Q17_Part_3	Q17_Part_4	Q17_Part_5	Q17_Part_6	Q17_Part_7	Q17_Part_8	Q17_Part_9	Q17_Part_10	Q17_Part_11	Q17_OTHER	Q18_Part_1	Q18_Part_2	Q18_Part_3	Q18_Part_4	Q18_Part_5	Q18_Part_6	Q18_OTHER	Q19_Part_1	Q19_Part_2	Q19_Part_3	Q19_Part_4	Q19_Part_5	Q19_OTHER	Q20	Q21	Q22	Q23_Part_1	Q23_Part_2	Q23_Part_3	Q23_Part_4	Q23_Part_5	Q23_Part_6	Q23_Part_7	Q23_OTHER	Q24	Q25	Q26_A_Part_1	Q26_A_Part_2	Q26_A_Part_3	Q26_A_Part_4	Q26_A_Part_5	Q26_A_Part_6	Q26_A_Part_7	Q26_A_Part_8	Q26_A_Part_9	Q26_A_Part_10	Q26_A_Part_11	Q26_A_OTHER	Q27_A_Part_1	Q27_A_Part_2	Q27_A_Part_3	Q27_A_Part_4	Q27_A_Part_5	Q27_A_Part_6	Q27_A_Part_7	Q27_A_Part_8	Q27_A_Part_9	Q27_A_Part_10	Q27_A_Part_11	Q27_A_OTHER	Q28_A_Part_1	Q28_A_Part_2	Q28_A_Part_3	Q28_A_Part_4	Q28_A_Part_5	Q28_A_Part_6	Q28_A_Part_7	Q28_A_Part_8	Q28_A_Part_9	Q28_A_Part_10	Q28_A_OTHER	Q29_A_Part_1	Q29_A_Part_2	Q29_A_Part_3	Q29_A_Part_4	Q29_A_Part_5	Q29_A_Part_6	Q29_A_Part_7	Q29_A_Part_8	Q29_A_Part_9	Q29_A_Part_10	Q29_A_Part_11	Q29_A_Part_12	Q29_A_Part_13	Q29_A_Part_14	Q29_A_Part_15	Q29_A_Part_16	Q29_A_Part_17	Q29_A_OTHER	Q30	Q31_A_Part_1	Q31_A_Part_2	Q31_A_Part_3	Q31_A_Part_4	Q31_A_Part_5	Q31_A_Part_6	Q31_A_Part_7	Q31_A_Part_8	Q31_A_Part_9	Q31_A_Part_10	Q31_A_Part_11	Q31_A_Part_12	Q31_A_Part_13	Q31_A_Part_14	Q31_A_OTHER	Q32	Q33_A_Part_1	Q33_A_Part_2	Q33_A_Part_3	Q33_A_Part_4	Q33_A_Part_5	Q33_A_Part_6	Q33_A_Part_7	Q33_A_OTHER	Q34_A_Part_1	Q34_A_Part_2	Q34_A_Part_3	Q34_A_Part_4	Q34_A_Part_5	Q34_A_Part_6	Q34_A_Part_7	Q34_A_Part_8	Q34_A_Part_9	Q34_A_Part_10	Q34_A_Part_11	Q34_A_OTHER	Q35_A_Part_1	Q35_A_Part_2	Q35_A_Part_3	Q35_A_Part_4	Q35_A_Part_5	Q35_A_Part_6	Q35_A_Part_7	Q35_A_Part_8	Q35_A_Part_9	Q35_A_Part_10	Q35_A_OTHER	Q36_Part_1	Q36_Part_2	Q36_Part_3	Q36_Part_4	Q36_Part_5	Q36_Part_6	Q36_Part_7	Q36_Part_8	Q36_Part_9	Q36_OTHER	Q37_Part_1	Q37_Part_2	Q37_Part_3	Q37_Part_4	Q37_Part_5	Q37_Part_6	Q37_Part_7	Q37_Part_8	Q37_Part_9	Q37_Part_10	Q37_Part_11	Q37_OTHER	Q38	Q39_Part_1	Q39_Part_2	Q39_Part_3	Q39_Part_4	Q39_Part_5	Q39_Part_6	Q39_Part_7	Q39_Part_8	Q39_Part_9	Q39_Part_10	Q39_Part_11	Q39_OTHER	Q26_B_Part_1	Q26_B_Part_2	Q26_B_Part_3	Q26_B_Part_4	Q26_B_Part_5	Q26_B_Part_6	Q26_B_Part_7	Q26_B_Part_8	Q26_B_Part_9	Q26_B_Part_10	Q26_B_Part_11	Q26_B_OTHER	Q27_B_Part_1	Q27_B_Part_2	Q27_B_Part_3	Q27_B_Part_4	Q27_B_Part_5	Q27_B_Part_6	Q27_B_Part_7	Q27_B_Part_8	Q27_B_Part_9	Q27_B_Part_10	Q27_B_Part_11	Q27_B_OTHER	Q28_B_Part_1	Q28_B_Part_2	Q28_B_Part_3	Q28_B_Part_4	Q28_B_Part_5	Q28_B_Part_6	Q28_B_Part_7	Q28_B_Part_8	Q28_B_Part_9	Q28_B_Part_10	Q28_B_OTHER	Q29_B_Part_1	Q29_B_Part_2	Q29_B_Part_3	Q29_B_Part_4	Q29_B_Part_5	Q29_B_Part_6	Q29_B_Part_7	Q29_B_Part_8	Q29_B_Part_9	Q29_B_Part_10	Q29_B_Part_11	Q29_B_Part_12	Q29_B_Part_13	Q29_B_Part_14	Q29_B_Part_15	Q29_B_Part_16	Q29_B_Part_17	Q29_B_OTHER	Q31_B_Part_1	Q31_B_Part_2	Q31_B_Part_3	Q31_B_Part_4	Q31_B_Part_5	Q31_B_Part_6	Q31_B_Part_7	Q31_B_Part_8	Q31_B_Part_9	Q31_B_Part_10	Q31_B_Part_11	Q31_B_Part_12	Q31_B_Part_13	Q31_B_Part_14	Q31_B_OTHER	Q33_B_Part_1	Q33_B_Part_2	Q33_B_Part_3	Q33_B_Part_4	Q33_B_Part_5	Q33_B_Part_6	Q33_B_Part_7	Q33_B_OTHER	Q34_B_Part_1	Q34_B_Part_2	Q34_B_Part_3	Q34_B_Part_4	Q34_B_Part_5	Q34_B_Part_6	Q34_B_Part_7	Q34_B_Part_8	Q34_B_Part_9	Q34_B_Part_10	Q34_B_Part_11	Q34_B_OTHER	Q35_B_Part_1	Q35_B_Part_2	Q35_B_Part_3	Q35_B_Part_4	Q35_B_Part_5	Q35_B_Part_6	Q35_B_Part_7	Q35_B_Part_8	Q35_B_Part_9	Q35_B_Part_10	Q35_B_OTHER
1	1838	35-39	Man	Colombia	Doctoral degree	Student	5-10 years	Python	R	SQL	C	NaN	NaN	Javascript	NaN	NaN	NaN	MATLAB	NaN	Other	Python	Jupyter (JupyterLab, Jupyter Notebooks, etc)	NaN	NaN	Visual Studio Code (VSCode)	NaN	Spyder	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Kaggle Notebooks	Colab Notebooks	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	A cloud computing platform (AWS, Azure, GCP, h...	GPUs	NaN	NaN	NaN	2-5 times	Matplotlib	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Geoplotlib	NaN	NaN	NaN	1-2 years	NaN	TensorFlow	Keras	NaN	NaN	NaN	Xgboost	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Decision Trees or Random Forests	Gradient Boosting Machines (xgboost, lightgbm,...	Bayesian Approaches	NaN	Dense Neural Networks (MLPs, etc)	Convolutional Neural Networks	NaN	Recurrent Neural Networks	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Image classification and other general purpose...	NaN	NaN	NaN	Word embeddings/vectors (GLoVe, fastText, word...	NaN	Contextualized embeddings (ELMo, CoVe)	Transformer language models (GPT-3, BERT, XLne...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Coursera	NaN	Kaggle Learn Courses	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	University Courses (resulting in a university ...	NaN	NaN	Basic statistical software (Microsoft Excel, G...	NaN	NaN	NaN	Kaggle (notebooks, forums, etc)	NaN	NaN	NaN	NaN	Journal Publications (peer-reviewed journals, ...	NaN	NaN	NaN	Amazon Web Services (AWS)	Microsoft Azure	Google Cloud Platform (GCP)	IBM Cloud / Red Hat	NaN	SAP Cloud	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Azure Cloud Services	Microsoft Azure Container Instances	Azure Functions	Google Cloud Compute Engine	Google Cloud Functions	Google Cloud Run	Google Cloud App Engine	NaN	NaN	Amazon SageMaker	Amazon Forecast	Amazon Rekognition	Azure Machine Learning Studio	Azure Cognitive Services	Google Cloud AI Platform / Google Cloud ML En...	Google Cloud Video AI	Google Cloud Natural Language	Google Cloud Vision AI	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	MongoDB	NaN	NaN	Microsoft SQL Server	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Google Cloud BigQuery	Google Cloud SQL	Google Cloud Firestore	NaN	NaN	Microsoft Power BI	Amazon QuickSight	Google Data Studio	NaN	Tableau	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	SAP Analytics Cloud	NaN	NaN	Automated data augmentation (e.g. imgaug, albu...	NaN	NaN	NaN	Automated hyperparameter tuning (e.g. hyperopt...	Automation of full ML pipelines (e.g. Google C...	NaN	NaN	Google Cloud AutoML	NaN	Databricks AutoML	NaN	NaN	Auto-Keras	Auto-Sklearn	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	TensorBoard	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
7	748	22-24	Man	Brazil	Bachelor’s degree	Student	3-5 years	Python	R	NaN	C	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Python	Jupyter (JupyterLab, Jupyter Notebooks, etc)	RStudio	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Kaggle Notebooks	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	A personal computer or laptop	NaN	NaN	None	NaN	Never	Matplotlib	Seaborn	NaN	Ggplot / ggplot2	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Under 1 year	Scikit-learn	NaN	NaN	PyTorch	Fast.ai	NaN	Xgboost	LightGBM	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Linear or Logistic Regression	Decision Trees or Random Forests	Gradient Boosting Machines (xgboost, lightgbm,...	NaN	NaN	NaN	Convolutional Neural Networks	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Image classification and other general purpose...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Coursera	NaN	NaN	NaN	Fast.ai	Udacity	Udemy	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Basic statistical software (Microsoft Excel, G...	NaN	NaN	Reddit (r/machinelearning, etc)	Kaggle (notebooks, forums, etc)	NaN	YouTube (Kaggle YouTube, Cloud AI Adventures, ...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Amazon Web Services (AWS)	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	AWS Lambda	NaN	Azure Cloud Services	Microsoft Azure Container Instances	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	MySQL	PostgresSQL	SQLite	NaN	NaN	Snowflake	NaN	Microsoft SQL Server	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Microsoft Power BI	NaN	NaN	NaN	Tableau	NaN	NaN	Qlik	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Automated data augmentation (e.g. imgaug, albu...	Automated feature engineering/selection (e.g. ...	Automated model selection (e.g. auto-sklearn, ...	NaN	Automated hyperparameter tuning (e.g. hyperopt...	Automation of full ML pipelines (e.g. Google C...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Auto-Sklearn	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Neptune.ai	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
8	171196	25-29	Woman	China	Master’s degree	Student	< 1 years	NaN	R	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	R	NaN	RStudio	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Google Cloud AI Platform Notebooks	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	NaN	NaN	Other	2-5 times	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	1-2 years	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Convolutional Neural Networks	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Generative Networks (GAN, VAE, etc)	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Google Cloud Platform (GCP)	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Azure Cloud Services	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Azure Cognitive Services	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Google Cloud Firestore	NaN	NaN	NaN	Amazon QuickSight	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
10	150	22-24	Man	China	No formal education past high school	Student	< 1 years	Python	NaN	SQL	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Python	Jupyter (JupyterLab, Jupyter Notebooks, etc)	NaN	NaN	NaN	PyCharm	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
11	7469	18-21	Man	India	Bachelor’s degree	Student	1-2 years	Python	R	SQL	C	NaN	Java	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Python	Jupyter (JupyterLab, Jupyter Notebooks, etc)	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Colab Notebooks	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	A personal computer or laptop	NaN	NaN	None	NaN	Never	Matplotlib	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	I do not use machine learning methods	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN

Building an Advanced Graph for Educational Background¶

Building an Advanced Graph for Programming Languages¶

Building an Advanced Graph for IDEs¶

Building an Advanced Graph for Recommended Programming Language¶

Designing a function to create these graphs easily¶